NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B (Q5_K_S) — 23.4 GBsu OVH l4-1-gpu
Panoramica
NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B è un modello linguistico moe da 123.61B parametri di NVIDIA, con capacità di code, multilingual, thinking, tool-calls. Supporta una finestra di contesto fino a 262,144 token.
Nemotron 3 Super 120B A12B è un modello ibrido Mamba-2 Transformer LatentMoE da 123,61 miliardi di parametri di NVIDIA, che attiva 12 miliardi di parametri per token tramite 22 dei 512 esperti instradati più 1 esperto condiviso. Addestrato su oltre 25 bilioni di token, è orientato al ragionamento agentico, generazione di codice, chiamata di strumenti e conversazione multilingue in 7 lingue. Una finestra di contesto da 256K, modalità di ragionamento attivabile e predizione multi-token consentono inferenza ad alto throughput per flussi di lavoro multi-agente complessi. La sua struttura MoE si quantizza bene in formato GGUF per il deployment self-hosted su configurazioni multi-GPU.
Con la quantizzazione Q5_K_S (livello di qualità medium), il modello pesa 83.56 GB. Questo supera i 24 GB di VRAM di OVH l4-1-gpu. L'inferenza è comunque possibile tramite scaricamento su CPU o caricamento mappato in memoria dal disco, ma con prestazioni notevolmente ridotte.
La NVIDIA L4 e una GPU datacenter per inferenza con 24 GB di GDDR6 VRAM e 300 GB/s di larghezza di banda della memoria. Offre 121 FP16 TFLOPS con architettura Ada Lovelace. Progettata per carichi di inferenza efficienti e a basso consumo in deployment cloud ed edge. Gestisce modelli quantizzati fino a 20B parametri.
Requisiti Hardware
| Dimensione del modello | 83.56 GB |
| VRAM disponibile | 24 GB |
| VRAM utilizzata | 23.4 GB |
| RAM di sistema | 80 GB |
| RAM min richiesta | 83.4 GB |
| Livelli GPU | 88 / 88 |
| Dimensione del contesto | 261.899 |
| Backend | cuda13 |
| Flash attention | Sì |
| Lettura da disco | Sì |
Note sulle prestazioni
Distribuzione
Prerequisiti
Assicurati che i nodi GPU siano preparati con il NVIDIA container toolkit:
ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkitComando
helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/nemotron-3-super-120b-a12b/q5_k_s/nvidia-l4.yaml) applyFile values.yaml
/values/nemotron-3-super-120b-a12b/q5_k_s/nvidia-l4.yaml
Caricamento valori…Domande frequenti
Quanta VRAM serve per NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B (Q5_K_S)?
La quantizzazione Q5_K_S di NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B richiede 83.56 GB. Tutti i 88 livelli entrano nei 24 GB di VRAM disponibili su OVH l4-1-gpu, consentendo un'accelerazione GPU completa.
Posso eseguire NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B su OVH l4-1-gpu?
Sì. OVH l4-1-gpu offre 24 GB di VRAM, sufficienti per eseguire NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B (Q5_K_S) con tutti i livelli sulla GPU per prestazioni ottimali.
Cos'è la quantizzazione?
La quantizzazione riduce la precisione numerica di un modello dal suo formato originale in virgola mobile a una rappresentazione più compatta. Questo riduce la dimensione del file e l'impronta VRAM, rendendo possibile eseguire modelli di grandi dimensioni su hardware consumer. Il compromesso è una leggera riduzione della qualità dell'output. Q5_K_S comprime NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B dalla sua dimensione originale a 83.56 GB.
Quale quantizzazione scegliere per NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B?
Q5_K_S è una quantizzazione di qualità media. I quant di qualità superiore (Q8, Q6) preservano maggiore precisione del modello ma necessitano di più VRAM. I quant inferiori (Q4, Q3, Q2) riducono l'uso di VRAM a scapito della qualità. Scegli in base al tuo hardware disponibile e ai requisiti di qualità.
Cos'è il flash attention e perché è attivato?
Flash attention è un algoritmo efficiente in memoria che accelera il meccanismo di attenzione nei modelli transformer. Riduce l'uso di VRAM durante l'inferenza evitando la materializzazione della matrice di attenzione completa. Per NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B su OVH l4-1-gpu, flash attention è attivato per massimizzare la lunghezza del contesto e il throughput nei 24 GB di VRAM disponibili.
Cos'è MoE e come influisce sulla distribuzione?
NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B utilizza un'architettura Mixture-of-Experts (MoE) con 512 esperti, di cui 22 attivi per token. Ciò significa che solo una frazione dei pesi del modello viene utilizzata per ogni passaggio di inferenza, consentendo ai modelli MoE di avere un numero totale di parametri maggiore rimanendo efficienti durante l'inferenza.