FP8 и Nvidia A100

Недавно вышла новая модель Qwen3 с 80 миллиардами параметров. Мы её решили попробовать, но оказалось, что версия фреймоворка vllm, которую мы используем, с ним несовместима. Чтобы не экспериментировать на своём оборудовании, арендовали у «Селектела» две Nvidia A100. Хотели что-нибудь поновее, но всё расхватали.

Модель рассчитывали взять квантованную до FP8, такая есть в выпущенном наборе моделей. Нам она хорошо подходит — как раз уместится в память наших карт. Я рассчитываю, что 80 миллиардов с точностью восемь бит побьют предыдущие тридцать с вдвое большей точностью.

Но нас тут ждало разочарование — карты A100 тип FP8 не поддерживают, есть только эмуляция через FP16. Так как карты с FP8 всё равно пока арендовать не получится, выделили себе четыре A100 и поставили полную модель, без квантованния. Не совсем то, что хотелось, но всё равно полезно посмотреть как встанет и немного погонять по производительности.

В итоге, «завалить» модель одновременными соединениями не вышло (модели, которые мы крутили на одной или двух H100 заваливались), время ответа от нашего эталонного промпта получилось от 3,59 секунд до 8,74. Это очень быстро.

Скриншот вывода nvidia-smi: 4 GPU NVIDIA A100 80GB PCIe, драйвер 535.216.03, CUDA 12.2; загрузка 93–94%, память почти полная; процессы VLLM::Worker_TP0–TP3 по ~80330MiB на каждом.

Комментарии 3

Dmitry Smirnov № 1
а нет ли где-нибудь заметок — как в селектеле взять сервер, какой линух туда накатить, что к оллама поставить или не оллама? как начать арендовать )))

локально я лениво все через лм студию запускаю, а тут надо как-то апи наружу вытаскивать, порты открывать, вот это все
Евгений Степанищев автор № 2
те виртуалки, которые мы берём, полностью готовые — линукс стоит, драйвер стоит ) остальное просто обычно — ставишь контейнер и вперёд ) инструкции для этого есть на странице модели на https://huggingface.co/ .

Но! Модели 30 B и даже 80 B — это не те, которые работают в чатах ChatGPT, DeepSeek и так далее. Они куда менее мощные.
1