Gemma 4 26B-A4B IT auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Gemma 4 26B-A4B IT (25.81B gesamt, 3.8B aktiv, Sparse MoE + GQA) benötigt 15.84 GiB für 4-Bit-Gewichte (UD-Q4_K_XL), 16.75 GiB gesamt bei 8K Kontext und 17.22 GiB bei 32K auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~190.3 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell25.81B / 3.8B

Gewichte & QuantisierungUD-Q4_K_XL · 15.84 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%

Passt mit sicherer Reserve

Gemessene GGUF-Dateigröße HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 16.75 GiB (17.99 GB) / 64 GiB (26%)

Modellgewichte: 15.84 GiB KV-Cache & Zustand: 0.35 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

16.75 GiB

17.99 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

60.8 GiB

64 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+44.05 GiB

26% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~190.3 tok/s

3.8B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~16763 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~244 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.28

Sparse MoE + GQA · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

Arc Pro B60 24GB (24GB)

~$599

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

RTX 3090 (24GB)

~$750

Apple Unified Memory

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.19 / Std.

1x RTX 3090

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve google/gemma-4-26B-A4B-it \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~244ms · ~190.3 tok/s)

[Gemma 4 26B-A4B IT · 16.75 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

~26.6 Monate

Geschätzte Stromkosten: $4.26 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x RTX 3090 (Community Cloud)	24 GB	$0.22 / Std.	$26.75 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	1x RTX 3090 (Verifizierter Host)	24 GB	$0.19 / Std.	$22.98 / 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) — Gemma 4 26B-A4B IT

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

18.08 GiB

Modellgewichte: 15.84 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.04 GiB

Empfohlene GPU: Arc Pro B60 24GB (24GB)

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

51.25 GiB

Modellgewichte: 48.07 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.38 GiB

Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

199.51 GiB

Modellgewichte: 48.07 GiB · Gradienten + Optimizer: 149.02 GiB · Act: 2.42 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI325X 256GB (256GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB physisch, 60.8 GiB nutzbar) führt Gemma 4 26B-A4B IT in 4-Bit (UD-Q4_K_XL) bei 8K Kontext mit 16.75 GiB und 44.05 GiB Reserve stabil aus (~190.3 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Gemma 4 26B-A4B IT nutzt Sparse MoE + GQA (25.81B gesamt, 3.8B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.35 GiB auf 0.82 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.41 GiB (gesamt 16.81 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 — Gemma 4 26B-A4B IT @ 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)	48.07 GiB	0.35 GiB	48.98 GiB (52.59 GB)	~88.9 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	25.54 GiB	0.35 GiB	26.45 GiB (28.4 GB)	~141.7 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	21.58 GiB	0.35 GiB	22.49 GiB (24.15 GB)	~158.2 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	19.7 GiB	0.35 GiB	20.61 GiB (22.13 GB)	~167.4 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (UD-Q4_K_XL)	15.84 GiB	0.35 GiB	16.75 GiB (17.99 GB)	~190.3 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	12.66 GiB	0.35 GiB	13.57 GiB (14.57 GB)	~214.4 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	11.85 GiB	0.35 GiB	12.76 GiB (13.7 GB)	~221.6 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	9.82 GiB	0.35 GiB	10.73 GiB (11.52 GB)	~241.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) Gemma 4 26B-A4B IT ausführen?

In 4-Bit (UD-Q4_K_XL) bei 8K Kontext benötigt Gemma 4 26B-A4B IT insgesamt 16.75 GiB VRAM (15.84 GiB Gewichte + 0.35 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 60.8 GiB nutzbarem Speicher auf der DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~190.3 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Gemma 4 26B-A4B IT bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 0.82 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 17.22 GiB (18.49 GB dezimal) steigt.

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