GLM-4.5 (355B-A32B) auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

GLM-4.5 (355B-A32B) (355B gesamt, 32B aktiv, Sparse MoE + GQA) benötigt 200.75 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 204.19 GiB gesamt bei 8K Kontext und 212.81 GiB bei 32K auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~3.8 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell355B / 32B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 200.75 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) 204.19 GiB (219.25 GB) / 64 GiB (319%)

Modellgewichte: 200.75 GiB KV-Cache & Zustand: 2.88 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

204.19 GiB

219.25 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

60.8 GiB

64 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

-143.39 GiB

319% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~3.8 tok/s

32B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~1991 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~2058 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$277.78

Sparse MoE + GQA · MIT

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

Instinct MI325X 256GB (256GB)

~$21,000

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2x H200 141GB SXM

282GB · ~$64,000

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Cloud ab

DigitalOcean · $3.80 / Std.

1x Instinct MI325X 256GB

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/GLM-4.5-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve zai-org/GLM-4.5 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~2058ms · ~3.8 tok/s)

[GLM-4.5 (355B-A32B) · 204.19 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

~25.5 Monate

Geschätzte Stromkosten: $21.28 / 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 H200 141GB SXM (Verifizierter Host · NVL)	282 GB	$7.74 / Std.	$940.94 / 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	1x Instinct MI325X 256GB (Dedizierte Instanz)	256 GB	$3.80 / Std.	$462.08 / 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-4.5 (355B-A32B)

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

206.34 GiB

Modellgewichte: 200.75 GiB · Gradienten + Optimizer: 4.48 GiB · Act: 1.11 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI325X 256GB (256GB)

LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

669.76 GiB

Modellgewichte: 661.24 GiB · Gradienten + Optimizer: 7.04 GiB · Act: 1.48 GiB

Empfohlene GPU: 8x H200 141GB SXM (1128GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

2713.68 GiB

Modellgewichte: 661.24 GiB · Gradienten + Optimizer: 2049.84 GiB · Act: 2.6 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 GLM-4.5 (355B-A32B) in 4-Bit (204.19 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

GLM-4.5 (355B-A32B) nutzt Sparse MoE + GQA (355B gesamt, 32B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 2.88 GiB auf 11.5 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 5.75 GiB (gesamt 207.06 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 — GLM-4.5 (355B-A32B) @ 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)	661.24 GiB	2.88 GiB	664.68 GiB (713.69 GB)	~0.9 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	351.28 GiB	2.88 GiB	354.72 GiB (380.88 GB)	~1.9 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	271.11 GiB	2.88 GiB	274.55 GiB (294.8 GB)	~2.6 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	235.31 GiB	2.88 GiB	238.75 GiB (256.36 GB)	~3.1 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI355X 288GB (288GB)	Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	200.75 GiB	2.88 GiB	204.19 GiB (219.25 GB)	~3.8 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	175.87 GiB	2.88 GiB	179.31 GiB (192.53 GB)	~4.5 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	161.79 GiB	2.88 GiB	165.23 GiB (177.41 GB)	~5.1 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)	113.97 GiB	2.88 GiB	117.41 GiB (126.07 GB)	~9 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) GLM-4.5 (355B-A32B) ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt GLM-4.5 (355B-A32B) insgesamt 204.19 GiB VRAM (200.75 GiB Gewichte + 2.88 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 60.8 GiB nutzbarem Speicher auf der DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~3.8 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt GLM-4.5 (355B-A32B) bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 11.5 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 212.81 GiB (228.5 GB dezimal) steigt.

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