Nemotron 3 Nano 30B-A3B en A100 80GB SXM (80GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Nemotron 3 Nano 30B-A3B (31.58B total, 3.5B activos, Híbrido Lineal/Mamba + MoE) requiere 22.89 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 23.54 GiB totales a 8K de contexto y 23.68 GiB a 32K en A100 80GB SXM (~208.5 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos31.58B / 3.5B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 22.89 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

80 GB · 2039 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Cabe con Margen Seguro

Tamaño medido de archivo GGUF HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 23.54 GiB (25.28 GB) / 80 GiB (29%)

Pesos del Modelo: 22.89 GiB Caché KV y Estado: 0.09 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

23.54 GiB

25.28 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

76 GiB

80 GB (física)

Margen de Seguridad

+52.46 GiB

29% utilización

Velocidad Decode Est.

~208.5 tok/s

3.5B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~23177 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~177 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$0.44

Híbrido Lineal/Mamba + MoE · NVIDIA Open

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)

~$1,299

Mejor Calidad-Precio / Usada

RTX A6000 (48GB)

~$4,500

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

RunPod · $0.33 / h

1x RTX A6000

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/Nemotron-3-Nano-30B-A3B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~177ms · ~208.5 tok/s)

[Nemotron 3 Nano 30B-A3B · 23.54 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...

Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar

Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.

Verificado: 2026-11-04

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

Amortización de compra

~38.5 meses

Electricidad local est.: $6.38 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x RTX A6000 (Nube Comunitaria)	48 GB	$0.33 / h	$40.13 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	1x A100 80GB SXM (Host Verificado · SXM4)	80 GB	$0.44 / h	$53.75 / mes	Spot / Bajo demanda	Lanzar GPU ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
DigitalOcean	1x RTX 6000 Ada (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.57 / h	$190.91 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗

Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.

Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — Nemotron 3 Nano 30B-A3B

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

25.12 GiB

Pesos del Modelo: 22.89 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1.03 GiB

GPU Recomendada: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)

LoRA (16b) Cabe con Margen Seguro

61.99 GiB

Pesos del Modelo: 58.82 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.37 GiB

GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

243.57 GiB

Pesos del Modelo: 58.82 GiB · Gradientes + Optimizador: 182.34 GiB · Act: 2.41 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI355X 288GB (288GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

A100 80GB SXM (80GB físicos, 76 GiB utilizables) ejecuta Nemotron 3 Nano 30B-A3B en 4 bits (Q4_K_M) con 23.54 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 52.46 GiB (~208.5 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Nemotron 3 Nano 30B-A3B utiliza topología Híbrido Lineal/Mamba + MoE (31.58B totales, 3.5B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.09 GiB a 0.23 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.09 GiB en 32K (total 23.59 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Nemotron 3 Nano 30B-A3B @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (A100 80GB SXM)	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	58.82 GiB	0.09 GiB	59.47 GiB (63.86 GB)	~113.2 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	31.28 GiB	0.09 GiB	31.93 GiB (34.28 GB)	~174.3 tok/s	Cabe con Margen Seguro	A40 48GB (48GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	27.6 GiB	0.09 GiB	28.25 GiB (30.33 GB)	~187.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	24.35 GiB	0.09 GiB	25 GiB (26.84 GB)	~201.6 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	22.89 GiB	0.09 GiB	23.54 GiB (25.28 GB)	~208.5 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	19.8 GiB	0.09 GiB	20.45 GiB (21.96 GB)	~224.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	18.63 GiB	0.09 GiB	19.28 GiB (20.7 GB)	~231.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	16.92 GiB	0.09 GiB	17.57 GiB (18.87 GB)	~242.4 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede A100 80GB SXM (80GB) ejecutar Nemotron 3 Nano 30B-A3B?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Nemotron 3 Nano 30B-A3B requiere 23.54 GiB de VRAM total (22.89 GiB pesos + 0.09 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 76 GiB utilizables en A100 80GB SXM, alcanzando ~208.5 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Nemotron 3 Nano 30B-A3B con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 0.23 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 23.68 GiB (25.43 GB decimales).

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