ERNIE 4.5 300B-A47B (文心) auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

ERNIE 4.5 300B-A47B (文心) (300B gesamt, 47B aktiv, Sparse MoE + GQA) benötigt 169.72 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 171.98 GiB gesamt bei 8K Kontext und 177.04 GiB bei 32K auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~2.9 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell300B / 47B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 169.72 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

Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 171.98 GiB (184.66 GB) / 64 GiB (269%)

Modellgewichte: 169.72 GiB KV-Cache & Zustand: 1.69 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.57 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

171.98 GiB

184.66 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

60.8 GiB

64 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

-111.18 GiB

269% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~2.9 tok/s

47B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~1355 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~3022 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$248.08

Sparse MoE + GQA · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

Instinct MI300X 192GB (192GB)

~$15,000

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

2x H200 141GB SXM

282GB · ~$64,000

Apple Unified Memory

Mac Studio M4 Ultra 256GB

~$5,999

Cloud ab

DigitalOcean · $2.59 / Std.

1x Instinct MI300X 192GB

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/ERNIE-4.5-300B-A47B-PT-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B-PT \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~3022ms · ~2.9 tok/s)

[ERNIE 4.5 300B-A47B (文心) · 171.98 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: 2026-11-04

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

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~18.1 Monate

Geschätzte Stromkosten: $15.96 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x B300 288GB Blackwell Ultra (Community Cloud)	288 GB	$6.94 / Std.	$843.90 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	2x RTX PRO 6000 Blackwell (Verifizierter Host)	192 GB	$3.35 / Std.	$406.87 / Monat	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	4x L40S 48GB (Dedizierte Instanz · $300 Credit*)	192 GB	$6.68 / Std.	$812.77 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	4x L40S 48GB (Dedizierte Instanz)	192 GB	$6.68 / Std.	$812.77 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
DigitalOcean	1x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz)	192 GB	$2.59 / Std.	$314.94 / 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 300B-A47B (文心)

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

177.5 GiB

Modellgewichte: 169.72 GiB · Gradienten + Optimizer: 6.58 GiB · Act: 1.2 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI325X 256GB (256GB)

LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

570.75 GiB

Modellgewichte: 558.79 GiB · Gradienten + Optimizer: 10.34 GiB · Act: 1.62 GiB

Empfohlene GPU: 4x B200 180GB (720GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

2293.89 GiB

Modellgewichte: 558.79 GiB · Gradienten + Optimizer: 1732.25 GiB · Act: 2.85 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 ERNIE 4.5 300B-A47B (文心) in 4-Bit (171.98 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

ERNIE 4.5 300B-A47B (文心) nutzt Sparse MoE + GQA (300B gesamt, 47B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 1.69 GiB auf 6.75 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 3.37 GiB (gesamt 173.67 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 300B-A47B (文心) @ 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) (BF16)	558.79 GiB	1.69 GiB	561.05 GiB (602.42 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)	296.86 GiB	1.69 GiB	299.12 GiB (321.18 GB)	~1.4 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	229.11 GiB	1.69 GiB	231.37 GiB (248.43 GB)	~1.9 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	198.89 GiB	1.69 GiB	201.15 GiB (215.98 GB)	~2.3 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	169.72 GiB	1.69 GiB	171.98 GiB (184.66 GB)	~2.9 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	148.68 GiB	1.69 GiB	150.94 GiB (162.07 GB)	~3.5 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	136.77 GiB	1.69 GiB	139.03 GiB (149.28 GB)	~4 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	96.39 GiB	1.69 GiB	98.65 GiB (105.92 GB)	~8.1 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) ERNIE 4.5 300B-A47B (文心) ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt ERNIE 4.5 300B-A47B (文心) insgesamt 171.98 GiB VRAM (169.72 GiB Gewichte + 1.69 GiB KV-Cache + 0.57 GiB Puffer) bei 60.8 GiB nutzbarem Speicher auf der DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~2.9 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt ERNIE 4.5 300B-A47B (文心) bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 6.75 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 177.04 GiB (190.1 GB dezimal) steigt.

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