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Rechner › GLM-4 32B-0414 › DCU K100-AI 64GB (海光深算)

GLM-4 32B-0414 auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

GLM-4 32B-0414 (32B gesamt, 32B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 18.44 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 20.92 GiB gesamt bei 8K Kontext und 26.64 GiB bei 32K auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~51.5 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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64 GB · 1638 GB/s
Passt mit sicherer Reserve
Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗
Speicheraufteilung im Detail (GiB) 20.92 GiB (22.46 GB) / 64 GiB (33%)
Modellgewichte: 18.44 GiB KV-Cache & Zustand: 1.91 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.57 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB
Benötigter GPU-Speicher
20.92 GiB
22.46 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
60.8 GiB
64 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
+39.88 GiB
33% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~51.5 tok/s
32B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~1991 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~2058 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$1.02
Dichte GQA-Attention · MIT

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Vast.ai · $0.19 / Std.
1x RTX 3090

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF) 
llama-server -hf unsloth/GLM-4-32B-0414-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM 
vllm serve THUDM/GLM-4-32B-0414 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~2058ms · ~51.5 tok/s)
[GLM-4 32B-0414 · 20.92 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
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) — GLM-4 32B-0414

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve
24.06 GiB
Modellgewichte: 18.44 GiB · Gradienten + Optimizer: 4.48 GiB · Act: 1.14 GiB
Empfohlene GPU: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)
LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
68.16 GiB
Modellgewichte: 59.6 GiB · Gradienten + Optimizer: 7.04 GiB · Act: 1.52 GiB
Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
247.05 GiB
Modellgewichte: 59.6 GiB · Gradienten + Optimizer: 184.76 GiB · Act: 2.69 GiB
Empfohlene GPU: Instinct MI355X 288GB (288GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB physisch, 60.8 GiB nutzbar) führt GLM-4 32B-0414 in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 20.92 GiB und 39.88 GiB Reserve stabil aus (~51.5 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

GLM-4 32B-0414 nutzt Dichte GQA-Attention (32B gesamt, 32B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 1.91 GiB auf 7.63 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 3.82 GiB (gesamt 22.82 GiB).

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

GLM-4 32B-0414 VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 19.95 GiB, 8K: 20.92 GiB, 32K: 26.64 GiB, 128K: 49.51 GiB) 4K 19.95 GiB (KV 0.95 GiB) 8K 20.92 GiB (KV 1.91 GiB) 32K 26.64 GiB (KV 7.63 GiB) 128K 49.51 GiB (KV 30.5 GiB) DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB)
Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — GLM-4 32B-0414 @ 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) 59.6 GiB 1.91 GiB 62.08 GiB (66.66 GB) ~16.7 tok/s Knappe Reserve (<8% Puffer) RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) 31.66 GiB 1.91 GiB 34.14 GiB (36.66 GB) ~30.8 tok/s Passt mit sicherer Reserve A40 48GB (48GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) 24.44 GiB 1.91 GiB 26.92 GiB (28.91 GB) ~39.5 tok/s Passt mit sicherer Reserve Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) 21.39 GiB 1.91 GiB 23.87 GiB (25.63 GB) ~44.8 tok/s Passt mit sicherer Reserve Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) 18.44 GiB 1.91 GiB 20.92 GiB (22.46 GB) ~51.5 tok/s Passt mit sicherer Reserve Arc Pro B60 24GB (24GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) 16.1 GiB 1.91 GiB 18.58 GiB (19.95 GB) ~58.4 tok/s Passt mit sicherer Reserve Arc Pro B60 24GB (24GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) 14.8 GiB 1.91 GiB 17.28 GiB (18.55 GB) ~63.1 tok/s Passt mit sicherer Reserve Arc Pro B60 24GB (24GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) 10.62 GiB 1.91 GiB 13.1 GiB (14.07 GB) ~85.3 tok/s Passt mit sicherer Reserve RTX 4060 Ti 16GB (16GB) Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) GLM-4 32B-0414 ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt GLM-4 32B-0414 insgesamt 20.92 GiB VRAM (18.44 GiB Gewichte + 1.91 GiB KV-Cache + 0.57 GiB Puffer) bei 60.8 GiB nutzbarem Speicher auf der DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~51.5 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt GLM-4 32B-0414 bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 7.63 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 26.64 GiB (28.6 GB dezimal) steigt.

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