NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B (Q8_K_XL) — 23.5 GBauf OVH h100-1-gpu

Q8_K_XL OVH h100-1-gpu

Überblick

NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B ist ein 123.61B-Parameter moe-Sprachmodell von NVIDIA, mit Fähigkeiten in code, multilingual, thinking, tool-calls. Es unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 262,144 Tokens.

Nemotron 3 Super 120B A12B ist ein hybrides Mamba-2-Transformer-LatentMoE-Modell mit 123,61 Milliarden Parametern von NVIDIA, das 12 Milliarden Parameter pro Token über 22 von 512 gerouteten Experten plus 1 geteiltem Experten aktiviert. Trainiert auf über 25 Billionen Tokens, zielt es auf agentisches Reasoning, Codegenerierung, Tool Calling und mehrsprachige Konversation in 7 Sprachen ab. Ein 256K-Kontextfenster, umschaltbarer Reasoning-Modus und Multi-Token-Prediction ermöglichen Hochdurchsatz-Inferenz für komplexe Multi-Agenten-Workflows. Die MoE-Architektur lässt sich gut im GGUF-Format für Self-Hosting auf Multi-GPU-Konfigurationen quantisieren.

Bei Q8_K_XL-Quantisierung (Qualitätsstufe high) wiegt das Modell 123.39 GB. Das übersteigt die 80 GB VRAM von OVH h100-1-gpu. Inferenz ist dennoch über CPU-Offload oder speicherabgebildetes Laden von der Festplatte möglich, allerdings mit deutlich reduzierter Leistung.

Die NVIDIA H100 80 GB ist eine Datacenter-GPU mit 80 GB HBM3 VRAM und 3350 GB/s Speicherbandbreite. Sie liefert 1979 FP16 TFLOPS auf der Hopper-Architektur und ist damit die schnellste Einzel-GPU-Option fuer Large-Language-Model-Inferenz. Sie verarbeitet Modelle mit bis zu 70B Parametern bei hohem Durchsatz. Entwickelt fuer Datacenter-Teams mit anspruchsvollen produktiven KI-Workloads.

Hardwareanforderungen

Modellgröße	123.39 GB
Verfügbarer VRAM	80 GB
Genutzter VRAM	23.5 GB
System-RAM	350 GB
Min. RAM benötigt	123.1 GB
GPU-Ebenen	88 / 88
Kontextgröße	262.144
Backend	cuda13
Flash Attention	Ja

Leistungshinweise

Mixture-of-Experts

Dies ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 512 Experten insgesamt, von denen 22 pro Token aktiv sind. Nur die aktiven Experten benötigen schnellen GPU-Zugriff — inaktive Expertengewichte können im Systemspeicher verbleiben, mit minimalem Einfluss auf die Generierungsgeschwindigkeit.

Zum MoE-Deployment-Leitfaden →

Minimale Leistungseinbußen

Alle Expertengewichte auf CPU ausgelagert — nur 22/512 Experten werden pro Token aktiviert, daher ist der Leistungseinfluss vernachlässigbar.

Bereitstellung

Server Lokal

Voraussetzungen

Stellen Sie sicher, dass Ihre GPU-Knoten mit dem NVIDIA Container Toolkit vorbereitet sind:

ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkit

Befehl

helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/nemotron-3-super-120b-a12b/q8_k_xl/nvidia-h100-80gb.yaml) apply

Generierte values.yaml

/values/nemotron-3-super-120b-a12b/q8_k_xl/nvidia-h100-80gb.yaml

Werte werden geladen…

llama.cpp installieren

Installieren Sie llama.cpp von den offiziellen Build-Anleitungen für Ihre Plattform und Ihr Backend.

Modell herunterladen

curl -L -o nemotron-3-super-120b-a12b.gguf "https://huggingface.co/unsloth/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-GGUF/resolve/main/UD-Q8_K_XL/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-UD-Q8_K_XL-00001-of-00004.gguf"

Server starten

llama-server \
  -m nemotron-3-super-120b-a12b.gguf \
  --n-gpu-layers 88 \
  --ctx-size 262144 \
  --flash-attn \
  -ot ".ffn_.*_exps.=CPU"

Überprüfen

curl http://localhost:8080/health

Erkunden

• Bereitstellung konfigurieren
• Modelle durchsuchen
• Hardware durchsuchen

Andere Quantisierungen

• NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B (Q8_0)
• NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B (Q5_K_M)
• NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B (Q4_K_M)

Andere Hardware

• NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B on CPU Only
• NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B on NVIDIA A100 80GB
• NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B on NVIDIA RTX 3090

Häufig gestellte Fragen

Wie viel VRAM benötigt NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B (Q8_K_XL)?

Die Q8_K_XL-Quantisierung von NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B benötigt 123.39 GB. Alle 88 Schichten passen in die 80 GB VRAM von OVH h100-1-gpu, was volle GPU-Beschleunigung ermöglicht.

Kann ich NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B auf OVH h100-1-gpu ausführen?

Ja. OVH h100-1-gpu bietet 80 GB VRAM, was ausreicht, um NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B (Q8_K_XL) mit allen Schichten auf der GPU für optimale Leistung auszuführen.

Was ist Quantisierung?

Quantisierung reduziert die numerische Präzision eines Modells von seinem ursprünglichen Gleitkommaformat auf eine kompaktere Darstellung. Dies verringert die Dateigröße und den VRAM-Bedarf, wodurch es möglich wird, große Modelle auf Consumer-Hardware auszuführen. Der Kompromiss ist eine geringe Verringerung der Ausgabequalität. Q8_K_XL komprimiert NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B von seiner ursprünglichen Größe auf 123.39 GB.

Welche Quantisierung sollte ich für NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B wählen?

Q8_K_XL ist eine hochwertige Quantisierung. Hochwertigere Quants (Q8, Q6) bewahren mehr Modellgenauigkeit, benötigen aber mehr VRAM. Niedrigere Quants (Q4, Q3, Q2) reduzieren den VRAM-Verbrauch auf Kosten der Qualität. Wählen Sie basierend auf Ihrer verfügbaren Hardware und Ihren Qualitätsanforderungen.

Was ist Flash Attention und warum ist es aktiviert?

Flash Attention ist ein speichereffizienter Algorithmus, der den Attention-Mechanismus in Transformer-Modellen beschleunigt. Er reduziert den VRAM-Verbrauch während der Inferenz, indem er die Materialisierung der vollständigen Attention-Matrix vermeidet. Für NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B auf OVH h100-1-gpu ist Flash Attention aktiviert, um Kontextlänge und Durchsatz innerhalb der verfügbaren 80 GB VRAM zu maximieren.

Was ist MoE und wie beeinflusst es die Bereitstellung?

NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B verwendet eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit 512 Experten, von denen 22 pro Token aktiv sind. Das bedeutet, dass nur ein Bruchteil der Modellgewichte bei jedem Inferenzschritt verwendet wird, wodurch MoE-Modelle bei der Gesamtparameteranzahl größer sein können und dennoch bei der Inferenz effizient bleiben.

Zuletzt aktualisiert: 20. März 2026