Calcular el TPS del H100 SXM5 64 GB en modelos locales de IA
Cada modelo en nuestro catálogo se evalúa según esta tarjeta en la longitud de contexto y la calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de esta tarjeta y el tamaño de cada modelo una vez comprimido..
Calculado para esta tarjeta
721 modelos en nuestro catálogo en conjunto
El modelo más grande que sostiene
Qwen3.5-122B-A10B
122B · Q3_K_M · 105 tok/s
Modelo más rápido
Gemma 3 QAT 1B
856 tok/s · 1B
¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un H100 SXM5 64 GB?
Establecer las entradas, leer la respuesta
Más contexto significa más memoria para la caché de conversación. La velocidad es para una conversación nueva y no cambia con esta configuración..
Oculta modelos que solo encajarían al ser comprimidos por debajo de este punto.
628 modelos coinciden
Calculando| Cuantización | Ajustar | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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856
tok/s
727–1,027 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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856
tok/s
727–1,027 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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856
tok/s
513–1,369 · baja confianza |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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856
tok/s
513–1,369 · baja confianza |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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856
tok/s
513–1,369 · baja confianza |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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856
tok/s
513–1,369 · baja confianza |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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792
tok/s
475–1,267 · baja confianza |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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778
tok/s
467–1,244 · baja confianza |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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778
tok/s
467–1,244 · baja confianza |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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778
tok/s
467–1,244 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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778
tok/s
467–1,244 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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713
tok/s
428–1,141 · baja confianza |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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713
tok/s
428–1,141 · baja confianza |
LFM2-1.2B ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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713
tok/s
428–1,141 · baja confianza |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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713
tok/s
428–1,141 · baja confianza |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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713
tok/s
428–1,141 · baja confianza |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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696
tok/s
591–835 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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686
tok/s
412–1,097 · baja confianza |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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658
tok/s
395–1,053 · baja confianza |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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658
tok/s
395–1,053 · baja confianza |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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658
tok/s
395–1,053 · baja confianza |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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658
tok/s
395–1,053 · baja confianza |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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658
tok/s
395–1,053 · baja confianza |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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658
tok/s
395–1,053 · baja confianza |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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658
tok/s
395–1,053 · baja confianza |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..
En registro
H100 SXM5 64 GB especificación completa
Todo lo registrado para esta placa, ordenado por cuánto influye en ejecutar un modelo de lenguaje en lugar de cómo lo enumeraría una hoja de especificaciones. La memoria viene primero porque decide el resultado; el resto es contexto..
Memoria
Las dos especificaciones que deciden qué puede ejecutar esta tarjeta y cuán rápido. La capacidad determina qué modelos encajan; el ancho de banda establece cuántos tokens por segundo producen una vez que lo hacen.
- Tamaño de memoria
- 64 GB
- Ancho de banda de memoria
- 2,020 GB/s
- Tipo de memoria
- HBM3
- Ancho de bus de memoria
- 3,072 bit
- Reloj de memoria
- 1.31 GHz
El chip
Cuál es el procesador en la placa y cómo fue fabricado. Un tamaño de proceso más pequeño generalmente significa más rendimiento para la misma potencia.
- Procesador gráfico
- GH100
- Arquitectura
- Hopper
- Generación
- Server Hopper(Hxx)
- Fundición
- TSMC
- Tamaño del proceso
- 5 nm
- Transistores
- 80 billion
- Densidad de transistores
- 98,300 K/mm²
- Tamaño de die
- 814 mm²
- Lanzado
- 21 March 2023
Velocidades de reloj
Qué tan rápido funciona el procesador. Vale mucho menos aquí que en una prueba de rendimiento de juegos: generar texto está limitado por el ancho de banda de memoria, así que una mayor frecuencia apenas mueve el resultado.
- Frecuencia base
- 1.67 GHz
- Reloj de impulso
- 1.98 GHz
Unidades de procesamiento
Qué contiene el chip. Estos impulsan el rendimiento gráfico y son importantes principalmente para procesar un aviso largo en lugar de producir la respuesta.
- Unidades de sombreado
- 16,896
- Unidades de mapeo de texturas
- 528
- Unidades de salida de renderizado
- 24
- Multiprocesadores de streaming
- 132
- Núcleos Tensor
- 528
- Caché L1
- 250 KB
- Caché L2
- 30 MB
Rendimiento teórico
Tasas aritméticas máximas publicadas para la placa. Estos son techos que ninguna carga de trabajo real alcanza, y la generación de texto alcanza una pequeña fracción de ellas porque está limitada por la memoria en lugar de la aritmética.
- Media precisión (FP16)
- 267.6 TFLOPS
- Precisión simple (FP32)
- 66.9 TFLOPS
- Doble precisión (FP64)
- 33.5 TFLOPS
- Tasa de píxeles
- 48 GPixel/s
- Tasa de textura
- 1,045 GTexel/s
La placa
Lo que se necesita para instalar físicamente y alimentar la tarjeta: las limitaciones prácticas que deciden si se ajusta a la máquina que ya posee.
- Consumo de energía (TDP)
- 700 W
- Suministro de energía sugerido
- 1,100 W
- Conectores de potencia
- 8-pin EPS
- Interfaz de bus
- PCIe 5.0 x16
- Ancho de ranura
- SXM Module
Soporte de software
Qué gráficos y interfaces de computación admite la tarjeta. La capacidad de computación CUDA es la que afecta a la inferencia: por debajo de 7.0 no hay núcleos tensoriales, y el software de inferencia moderno recurre a rutas de código más lentas.
- Capacidad de computación CUDA
- 9.0
- OpenCL
- 3.0
Listados
Dónde comprar un H100 SXM5 64 GB
Actualmente, ningún vendedor está listando esta tarjeta. Las listaciones provienen de vendedores que las publican aquí directamente. — navegar el directorio de proveedores ver quién está vendiendo qué.
Qué significan los números
Memoria: la especificación que decide todo
Memoria
64 GB
Ancho de banda
2,020 GB/s
Modelo más grande
Qwen3.5-122B-A10B
H100 SXM5 64 GB lleva 64 GB de HBM3. Eso cubre los modelos de tamaño mediano que la mayoría de las personas realmente ejecutan. Una vez que el RUNTIME y el DRIVER reservan su espacio de trabajo, aproximadamente esto es lo que queda: 57.6 GB.
El ancho de banda de VRAM alcanza 2,020 GB/s a través de un bus de 3,072 bits. Eso está en la cima de lo que existe. Dado que cada token significa leer todo el modelo fuera de la memoria una vez, se traduce casi directamente en la velocidad de generación — esta tarjeta es lo suficientemente rica en ancho de banda que el tamaño del modelo deja de ser el factor limitante mucho antes de que lo sea el bus.
Eso proviene de un reloj de memoria de 1.31 GHz. Ambas mitades importan, y ninguna es visible en un benchmark de juegos.
En la práctica, esa combinación alcanza un máximo de Qwen3.5-122B-A10B, 122B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 105 tokens por segundo
El chip y cómo fue construido
H100 SXM5 64 GB está construido en el GPU GH100, usando la arquitectura Hopper desde NVIDIA, como parte de la generación Server Hopper(Hxx).
El chip es fabricado por TSMC, en un proceso de 5 nm, con un dado que mide 814 mm², sosteniendo 80 billion Transistores. Un proceso más pequeño generalmente significa más rendimiento para la misma potencia, aunque para modelos de lenguaje importa mucho menos que el subsistema de memoria.
Fue liberado en March 2023, aproximadamente 3.4840847156772 hace años. El soporte de software de inferencia tiende a seguir al hardware por uno o dos años, por lo que una CARD de esta edad generalmente tiene rutas de código maduras y bien optimizadas disponibles para ella.
Rendimiento de cómputo y por qué importa menos de lo que parece
FP16
267.6 TFLOPS
FP64
33.5 TFLOPS
Núcleos Tensor
528
En papel H100 SXM5 64 GB alcanza 267.6 TFLOPS a media precisión, y 66.9 TFLOPS a simple precisión. Estas son cifras pico que ninguna carga de trabajo real sostiene, y generar texto alcanza solo una pequeña fracción de ellas; la decodificación está limitada por la memoria en lugar de la aritmética, por lo que una tarjeta puede parecer enormemente poderosa aquí y aún así producir tokens a una tasa ordinaria.
El rendimiento de doble precisión alcanza 33.5 TFLOPS. No tiene relevancia para ejecutar un modelo de lenguaje — ninguna ejecución de inferencia lo utiliza — pero separa las partes de los centros de datos de las de consumo, ya que estas últimas lo restringen deliberadamente.
La tarjeta lleva 528 Núcleos Tensor a través 132 Multiprocesadores de streaming. Estos aceleran la aritmética de matrices en el corazón de un transformador, y son lo que hace que el procesamiento de solicitudes — leer un documento largo antes de responder — sea drásticamente más rápido de lo que sería de otra manera.
Las frecuencias funcionan desde una base de 1.67 GHz a un aumento de 1.98 GHz. Vale mucho menos aquí que en un benchmark de juegos: aumentar las velocidades del reloj acelera la aritmética, y la aritmética no es lo que la generación está esperando.
Cache y unidades de procesamiento
H100 SXM5 64 GB tiene una caché L1 de 250 KB, respaldado por una caché L2 de 30 MB. La caché absorbe una parte del tráfico de memoria que de otro modo impactaría en el bus principal, que es el único lugar en esta página donde un número diferente al ancho de banda afecta silenciosamente la velocidad de generación — un gran L2 permite que más del conjunto de trabajo permanezca cerca de los núcleos.
Hay 16,896 Unidades de sombreado, 528 Unidades de mapeo de texturas, y 24 Unidades de salida de renderizado. Estos manejan cargas de trabajo gráficas y contribuyen al procesamiento de prompts, pero permanecen inactivos durante gran parte del tiempo que un modelo pasa generando una respuesta.
Potencia, tamaño e instalación
Consumo de energía
700 W
H100 SXM5 64 GB está clasificado en 700 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 1,100 . Ejecutar un modelo de lenguaje mantiene una tarjeta ocupada en ráfagas en lugar de continuamente — consume recursos mientras genera e inactiva entre solicitudes — por lo que el consumo sostenido durante un día laboral suele estar muy por debajo de la cifra nominal.
La placa ocupa sxm module, y necesita 8-pin EPS. Vale la pena comprobar con el caso y la fuente de alimentación ya en la máquina, ya que las tarjetas más grandes necesitan considerablemente más de ambos que lo que proporciona un escritorio típico.
Se conecta a través de PCIe 5.0 x16. La interfaz determina qué tan rápido se carga un modelo desde el disco en la tarjeta, no qué tan rápido se ejecuta una vez allí, así que un enlace más estrecho cuesta unos segundos al inicio y nada después.
Los extremos
Los modelos de IA más grandes que se ejecutan en una H100 SXM5 64 GB
Los modelos más grandes de peso abierto que caben en esta tarjeta, los más nuevos primero. Cada uno se muestra con la mejor compresión que la tarjeta puede contener..
Los modelos de IA más rápidos en un H100 SXM5 64 GB
Donde esta tarjeta produce tokens más rápido. Modelos más pequeños dominan aquí, porque generar cada token significa leer todo el modelo de la memoria una vez..
Paso a paso
Cómo calcular los tokens por segundo de un H100 SXM5 64 GB
No tienes que calcular nada a mano: la calculadora de gputps.com en esta página ya lo ha resuelto para cada modelo que esta tarjeta puede contener. Leer la respuesta lleva seis pasos..
-
01
Busca el modelo que deseas
La tabla enumera 628 modelos que la tarjeta maneja. El cuadro de búsqueda acepta un nombre o un tamaño como 27b, que coincide con el conteo de parámetros.
-
02
Ajusta el contexto a tu trabajo
Arrastre el control deslizante a la longitud de conversación en la que planea trabajar. La caché crece con la conversación, y contra una tarjeta que sostiene 64 GB Esa es frecuentemente la diferencia entre un modelo que se ajusta y uno que no.
-
03
Establece una calidad mínima si necesitas una.
La compresión es lo que permite que modelos más grandes quepan. El control de calidad descarta cualquier modelo que necesite más de esto de lo que estás dispuesto a dar.
-
04
Mira el rango, no solo el número
Cada velocidad es una estimación para una sola conversación, con un rango por debajo de ella. El extremo superior aquí es 856 tok/s en Gemma 3 QAT 1B. La misma CARD y modelo varían entre el treinta y el cincuenta por ciento entre los tiempos de ejecución de inferencia.
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05
Revise la columna de memoria antes de comprometerse
Tight significa que funciona hoy; comfortable significa que aún funciona cuando la conversación crece. Comparar lo que cada modelo necesita contra un disponible. 64 GB.
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06
Verifica el mismo modelo desde el otro lado
Seguir un modelo hasta su propia página lista todo el hardware que puede ejecutarlo, para que puedas ver cómo se compara con H100 SXM5 64 GB.
Respuestas
H100 SXM5 64 GB — preguntas comunes
H100 SXM5 64 GB— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?
628 de la 721 modelos de lenguaje de open-weight que seguimos se ajustan en esta card y pueden ser ejecutados localmente. La tabla en esta página lista cada uno, con la memory que necesita, la cuantificación a la que funciona y una velocidad de generación estimada.
H100 SXM5 64 GB— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?
El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es Qwen3.5-122B-A10B en 122B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 105 tokens por segundo y necesita aproximadamente 53.1 GB de la memoria de la tarjeta.
H100 SXM5 64 GB— cuántos tokens por segundo produce?
Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 856 tokens por segundo, mientras que los modelos más grandes funcionan proporcionalmente más lentos porque cada token requiere leer todo el modelo de la memoria una vez. Las velocidades son estimaciones para una sola conversación a la vez.
H100 SXM5 64 GB— ¿Puede ejecutarse? 7B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Gemma 4 E4B en Q8_0, usando alrededor 9.8 GB de VRAM y generando alrededor 190 tokens por segundo
H100 SXM5 64 GB— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeekMoE-16B en Q8_0, usando alrededor 17.5 GB de VRAM y generando alrededor 297 tokens por segundo
H100 SXM5 64 GB— ¿Puede ejecutarse? 30B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B en Q8_0, usando alrededor 29.2 GB de VRAM y generando alrededor 170 tokens por segundo
H100 SXM5 64 GB— ¿Puede ejecutarse? 70B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Qwen3-Coder-Next en Q5_K_M, usando alrededor 52.7 GB de VRAM y generando alrededor 106 tokens por segundo
H100 SXM5 64 GB— ¿Cuánta VRAM tiene?
Esta tarjeta tiene 64 GB de HBM3. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 57.6 GB disponible para un modelo y su conversación.
H100 SXM5 64 GB— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?
El ancho de banda de VRAM alcanza 2,020 GB/s a través de un bus de 3,072 bits. Este es el único mejor predictor de qué tan rápido genera texto, porque producir cada token significa leer todo el modelo fuera de la memoria una vez.
H100 SXM5 64 GB— ¿qué tipo de memoria utiliza?
Utiliza HBM3 funcionando a 1.31 GHz. Los tipos de HBM se encuentran en aceleradores de datacenters y llevan mucho más ancho de banda que el GDDR utilizado en tarjetas de escritorio, razón por la cual generan tokens considerablemente más rápido a la misma capacidad.
H100 SXM5 64 GB— ¿Quién lo hace?
Este es un producto de NVIDIA, con el chip fabricado por TSMC, en un proceso de 5 nm.
H100 SXM5 64 GB— ¿cuándo fue lanzado?
Fue liberado en March 2023.
H100 SXM5 64 GB— ¿Cuánta potencia utiliza?
La potencia nominal de la placa es 700 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 1,100 . Generar texto consume mucho en ráfagas y permanece inactivo entre solicitudes, por lo que el consumo promedio durante una sesión de trabajo está normalmente muy por debajo de la cifra nominal.
H100 SXM5 64 GB— cuánta caché tiene?
La caché L1 es 250 KB, y la caché L2 es 30 MB. La caché absorbe parte del tráfico de memoria que de otro modo alcanzaría el bus principal, por lo que un L2 más grande proporciona un leve aumento en la velocidad de generación más allá de lo que la banda ancha por sí sola predice.
H100 SXM5 64 GB— ¿cuáles son sus TFLOPS?
Está calificado en 267.6 TFLOPS a media precisión y 66.9 TFLOPS a precisión simple. Estos son techos aritméticos máximos en lugar de tasas alcanzables, y la generación de texto alcanza solo una pequeña fracción de ellos porque está limitada por el ancho de banda de memoria en su lugar.
H100 SXM5 64 GB— ¿Cuántos núcleos Tensor tiene?
Tiene 528 Núcleos Tensor a través 132 Multiprocesadores de streaming. Aceleran la aritmética matricial de la que se construye un TRANSFORMADOR, lo que principalmente acelera el procesamiento de un PROMPT largo en lugar de producir la respuesta.
H100 SXM5 64 GB— ¿Soporta CUDA?
Sí. Informa sobre la capacidad de cómputo CUDA. 9.0. La capacidad 7.0 y superior tiene núcleos tensor, que el software de inferencia moderno utiliza; por debajo de eso, se retrocede a rutas de código más lentas para modelos cuantizados.
H100 SXM5 64 GB— ¿Qué interfaz de bus utiliza?
Utiliza PCIe 5.0 x16. Esto rige qué tan rápido se carga un modelo en la tarjeta en lugar de qué tan rápido se ejecuta una vez cargado, por lo que cuesta unos segundos al inicio y nada durante la generación.
H100 SXM5 64 GB— ¿Es bueno para ejecutar modelos de IA locales?
Su memoria es lo suficientemente grande para modelos que la mayoría del hardware de escritorio no puede tocar y su ancho de banda lo coloca entre el hardware más rápido disponible para generación. En total, se ejecuta 628 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.
H100 SXM5 64 GB— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?
Solo parcialmente. Capas más allá de la tarjeta. 64 GB sentarse en la memoria del sistema y ejecutarse a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo principalmente descargado rara vez vale la pena usar. Cada cifra aquí asume que está completamente residente en la tarjeta.
¿Serían dos H100 SXM5 64 GB ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?
La capacidad se suma, el rendimiento no. Dos de ellos te dan 128 GB de memoria combinada, a aproximadamente la misma velocidad de generación que uno.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el hardware. Si ya sabes qué modelo quieres y necesitas saber qué se necesita para ejecutarlo., Comienza desde el modelo en su lugar..