# NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 の GPU 要件

NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 のパラメータ数は 561B です。推論で動かすには、16 ビットで約 1,345 GB、8 ビットで約 673 GB、4 ビットで約 336 GB の GPU メモリを見込んでください。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。

Mixture of Experts モデルです。エキスパートは 512 個で、トークンごとにそのうち 22 個が働きます。すべてのエキスパートが GPU メモリに載るため、メモリは 561B パラメータ全体の分を見込んでください。

[Arrakis でデプロイする](/console/#/models?model=nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16)。

## 推論で動かすのに必要なもの

| 精度 | メモリと最小構成 |
|---|---|
| 16 ビット | 1,345 GB：[B200](/ja/gpus/b200.html.md) × 8、8 枚で 1 時間あたり $54.32 から |
| 8 ビット | 673 GB：[B200](/ja/gpus/b200.html.md) × 4、4 枚で 1 時間あたり $27.16 から |
| 4 ビット | 336 GB：[B200](/ja/gpus/b200.html.md) × 2、2 枚で 1 時間あたり $13.58 から |

## ファインチューニングに必要なもの

| メソッド | メモリと最小構成 |
|---|---|
| QLoRA | 392 GB：[B300](/ja/gpus/b300.html.md) × 2、2 枚で 1 時間あたり $9.20 から |
| LoRA | 1,345 GB：[B200](/ja/gpus/b200.html.md) × 8、8 枚で 1 時間あたり $54.32 から |
| フルファインチューニング | 8,968 GB：8 GPU マシン 1 台を超える |

## モデルについて

| | |
|---|---|
| パラメータ数 | `561B` |
| トークンごとに働くパラメータ | `55B` |
| エキスパート数 | `512` |
| トークンごとのエキスパート数 | `22` |
| コンテキスト長（トークン） | `262,144` |
| 公開時の精度 | `BF16` |
| ライセンス | `other` |
| 公開日 | `2026-06-03` |
| 重み | [nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16](https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16) |

## 自分で動かす

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

## よくある質問

**NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 にはどれだけの GPU メモリが必要ですか？** 推論で動かすには、16 ビットで約 1,345 GB、8 ビットで約 673 GB、4 ビットで約 336 GB です。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。ファインチューニングには、QLoRA で約 392 GB、LoRA で約 1,345 GB、Adam によるフルファインチューニングで約 8,968 GB が必要です（活性化を除く）。

**NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 は GPU 1 枚で動きますか？** いいえ。4 ビットでも約 336 GB 必要で、B200 2 枚が必要です。

**NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 を動かす費用はいくらですか？** 16 ビットなら B200 8 枚、4 ビットなら B200 2 枚が必要です。このページの各構成には、Arrakis での現在の GPU 1 時間あたりの最安値を表示しています。料金は前払い残高から 1 時間単位で支払います。

**Arrakis で NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 をデプロイするには？** Arrakis コンソールで Models を開き、nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 を貼り付け、vLLM、SGLang、llama.cpp のいずれかを選んで、収まる GPU を借ります。専用の API キー付きの OpenAI 互換エンドポイントと、マシンへの root SSH が使えます。


ほかのモデル：[/models](/ja/models.html.md)。