ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) auf A100 80GB SXM (80GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) (21B gesamt, 3B aktiv, Sparse MoE + GQA) benötigt 11.96 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 12.96 GiB gesamt bei 8K Kontext und 14.27 GiB bei 32K auf A100 80GB SXM (~247.3 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell21B / 3B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 11.96 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

80 GB · 2039 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Passt mit sicherer Reserve

Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 12.96 GiB (13.92 GB) / 80 GiB (16%)

Modellgewichte: 11.96 GiB KV-Cache & Zustand: 0.44 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

12.96 GiB

13.92 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

76 GiB

80 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+63.04 GiB

16% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~247.3 tok/s

3B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~24000 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~171 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.14

Sparse MoE + GQA · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

~$430

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

RTX 3090 (24GB)

~$750

Apple Unified Memory

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.12 / Std.

1x RTX 4060 Ti 16GB

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/ERNIE-4.5-21B-A3B-PT-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-PT \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~171ms · ~247.3 tok/s)

[ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) · 12.96 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

~23.4 Monate

Geschätzte Stromkosten: $3.51 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x RTX 5060 Ti 16GB (Community Cloud)	16 GB	$0.18 / Std.	$21.89 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	1x RTX 4060 Ti 16GB (Verifizierter Host)	16 GB	$0.12 / Std.	$14.84 / Monat	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz · $300 Credit*)	48 GB	$1.67 / Std.	$203.19 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz)	48 GB	$1.67 / Std.	$203.19 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
DigitalOcean	1x RTX 6000 Ada (Dedizierte Instanz)	48 GB	$1.57 / Std.	$190.91 / 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) — ERNIE 4.5 21B-A3B (文心)

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

14.19 GiB

Modellgewichte: 11.96 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.03 GiB

Empfohlene GPU: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

42.28 GiB

Modellgewichte: 39.12 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.36 GiB

Empfohlene GPU: A40 48GB (48GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

162.79 GiB

Modellgewichte: 39.12 GiB · Gradienten + Optimizer: 121.27 GiB · Act: 2.4 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI300X 192GB (192GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die A100 80GB SXM (80GB physisch, 76 GiB nutzbar) führt ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 12.96 GiB und 63.04 GiB Reserve stabil aus (~247.3 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) nutzt Sparse MoE + GQA (21B gesamt, 3B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.44 GiB auf 1.75 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.87 GiB (gesamt 13.4 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 — ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (A100 80GB SXM)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	39.12 GiB	0.44 GiB	40.12 GiB (43.08 GB)	~125.3 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	A40 48GB (48GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	20.78 GiB	0.44 GiB	21.78 GiB (23.39 GB)	~187.9 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	16.04 GiB	0.44 GiB	17.04 GiB (18.3 GB)	~215.7 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	13.96 GiB	0.44 GiB	14.96 GiB (16.06 GB)	~230.7 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	11.96 GiB	0.44 GiB	12.96 GiB (13.92 GB)	~247.3 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	10.47 GiB	0.44 GiB	11.47 GiB (12.32 GB)	~261.2 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	9.63 GiB	0.44 GiB	10.63 GiB (11.41 GB)	~269.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	6.83 GiB	0.44 GiB	7.83 GiB (8.41 GB)	~302.9 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die A100 80GB SXM (80GB) ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) insgesamt 12.96 GiB VRAM (11.96 GiB Gewichte + 0.44 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 76 GiB nutzbarem Speicher auf der A100 80GB SXM (~247.3 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 1.75 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 14.27 GiB (15.32 GB dezimal) steigt.

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