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Requisitos de GPU de NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16

NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 tiene 561B parámetros. Para servirlo, calcula unos 1.345 GB de memoria de GPU en 16 bits, 673 GB en 8 bits o 336 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

Es un modelo de mezcla de expertos: 512 expertos, 22 de ellos activos en cada token. Todos permanecen en la memoria de la GPU, así que calcula la memoria para los 561B parámetros.

Lo que hace falta para servirlo

La memoria de GPU para ejecutarlo en inferencia, con la configuración de GPU más pequeña que lo sostiene y el precio más bajo en Arrakis ahora mismo.

PrecisiónMemoria y configuración mínima
16 bits1.345 GB: 8 × B200, desde 54,32 US$ por hora las 8
8 bits673 GB: 4 × B200, desde 27,16 US$ por hora las 4
4 bits336 GB: 2 × B200, desde 13,58 US$ por hora las 2

Lo que hace falta para ajustarlo

QLoRA entrena adaptadores sobre un modelo congelado de 4 bits; LoRA, sobre uno de 16 bits, y el ajuste fino completo actualiza todos los pesos. Las cifras no incluyen las activaciones, que crecen con el tamaño del lote y la longitud de secuencia.

MétodoMemoria y configuración mínima
QLoRA392 GB: 2 × B300, desde 9,20 US$ por hora las 2
LoRA1.345 GB: 8 × B200, desde 54,32 US$ por hora las 8
Ajuste fino completo8.968 GB: más de una máquina de 8 GPU

Sobre el modelo

De su ficha y sus archivos en Hugging Face. Las cifras de memoria siguen la guía de memoria de GPU.

Parámetros
561B
Activos por token
55B
Expertos
512
Expertos por token
22
Ventana de contexto (tokens)
262,144
Publicado en
BF16
Licencia
other
Fecha de publicación
2026-06-03
Pesos
nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16

Despliégalo en Arrakis

Abre Models en la consola, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina. O ejecútalo tú mismo en cualquier máquina con suficiente memoria de GPU:

vLLM
vllm serve nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 --tensor-parallel-size 8

Preguntas

Los precios en tiempo real de todas las GPU están en la página de precios de GPU.

¿Cuánta memoria de GPU necesita NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16?
Para servirlo, unos 1.345 GB en 16 bits, 673 GB en 8 bits y 336 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 392 GB con QLoRA, 1.345 GB con LoRA y 8.968 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.
¿Puedo ejecutar NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 en una sola GPU?
No. Incluso en 4 bits necesita unos 336 GB: 2 GPU B200.
¿Cuánto cuesta ejecutar NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16?
En 16 bits necesita 8 GPU B200; en 4 bits, 2 GPU B200. Cada configuración de esta página muestra el precio más bajo por GPU-hora en Arrakis ahora mismo, y pagas por hora desde un saldo prepago.
¿Cómo despliego NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 en Arrakis?
Abre Models en la consola de Arrakis, pega nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina.