DeepSeek V3-0324 671B auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

DeepSeek V3-0324 671B (671B gesamt, 37B aktiv, Multi-head Latent Attention (MLA) MoE) benötigt 377 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 378.11 GiB gesamt bei 8K Kontext und 379.71 GiB bei 32K auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~2.8 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell671B / 37B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 377 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

64 GB · 1638 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

Gemessene GGUF-Dateigröße HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 378.11 GiB (405.99 GB) / 64 GiB (591%)

Modellgewichte: 377 GiB KV-Cache & Zustand: 0.54 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.57 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

378.11 GiB

405.99 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

60.8 GiB

64 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

-317.31 GiB

591% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~2.8 tok/s

37B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~1722 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~2379 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$350.79

Multi-head Latent Attention (MLA) MoE · MIT

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

Multi-GPU erforderlich

—

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

4x H200 141GB SXM

564GB · ~$128,000

Apple Unified Memory

Mac Studio M3 Ultra 512GB

~$9,500

Cloud ab

Vast.ai · $3.54 / Std.

8x A100 80GB SXM

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/DeepSeek-V3-0324-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~2379ms · ~2.8 tok/s)

[DeepSeek V3-0324 671B · 378.11 GiB] auf Ziel-GPU reserviert. Prefill abgeschlossen; generiere Token in Echtzeit mit der berechneten Rate...

Cloud-GPU-Preisvergleich & Mieten-vs.-Kaufen-TCO

Verifizierte öffentliche Tarife von RunPod, Vast.ai, Vultr und DigitalOcean.

Geprüft am: 2026-11-05

Aktive Nutzung (Stunden / Tag)4 Std. / Tag

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~5.8 Monate

Geschätzte Stromkosten: $7.45 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	2x B300 288GB Blackwell Ultra (Community Cloud)	576 GB	$13.88 / Std.	$1687.81 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	8x A100 80GB SXM (Verifizierter Host · SXM4)	640 GB	$3.54 / Std.	$429.98 / Monat	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	8x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz · $300 Credit*)	640 GB	$19.18 / Std.	$2331.80 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	8x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz)	640 GB	$19.18 / Std.	$2331.80 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
DigitalOcean	8x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz)	1536 GB	$20.72 / Std.	$2519.55 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗

Preise entsprechen den öffentlichen Tarifen am Prüfdatum und variieren je nach Region und Verfügbarkeit.

Fine-Tuning VRAM-Bedarf (QLoRA / LoRA / Voll) — DeepSeek V3-0324 671B

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

383.35 GiB

Modellgewichte: 377 GiB · Gradienten + Optimizer: 5.18 GiB · Act: 1.17 GiB

Empfohlene GPU: 4x H200 141GB SXM (564GB)

LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

1259.71 GiB

Modellgewichte: 1250 GiB · Gradienten + Optimizer: 8.14 GiB · Act: 1.57 GiB

Empfohlene GPU: 8x B200 180GB (1440GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

5127.77 GiB

Modellgewichte: 1250 GiB · Gradienten + Optimizer: 3875 GiB · Act: 2.77 GiB

Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Eine einzelne DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) reicht für DeepSeek V3-0324 671B in 4-Bit (378.11 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

DeepSeek V3-0324 671B nutzt Multi-head Latent Attention (MLA) MoE (671B gesamt, 37B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.54 GiB auf 2.14 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 1.07 GiB (gesamt 378.64 GiB).

VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)

Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — DeepSeek V3-0324 671B @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (DCU K100-AI 64GB (海光深算))	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (FP8)	1250 GiB	0.54 GiB	1251.11 GiB (1343.37 GB)	~0.8 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	664 GiB	0.54 GiB	665.11 GiB (714.16 GB)	~1.5 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	513 GiB	0.54 GiB	514.11 GiB (552.02 GB)	~2 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	443 GiB	0.54 GiB	444.11 GiB (476.86 GB)	~2.4 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Gemessene GGUF-Dateigröße
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	377 GiB	0.54 GiB	378.11 GiB (405.99 GB)	~2.8 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	333.5 GiB	0.54 GiB	334.61 GiB (359.28 GB)	~3.3 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	298 GiB	0.54 GiB	299.11 GiB (321.17 GB)	~3.8 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	229.5 GiB	0.54 GiB	230.61 GiB (247.62 GB)	~5.2 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) DeepSeek V3-0324 671B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt DeepSeek V3-0324 671B insgesamt 378.11 GiB VRAM (377 GiB Gewichte + 0.54 GiB KV-Cache + 0.57 GiB Puffer) bei 60.8 GiB nutzbarem Speicher auf der DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~2.8 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt DeepSeek V3-0324 671B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 2.14 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 379.71 GiB (407.71 GB dezimal) steigt.

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