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gpt-oss-120b auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

gpt-oss-120b (116.83B gesamt, 5.1B aktiv, Sparse MoE + GQA) benötigt 58.46 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 59.31 GiB gesamt bei 8K Kontext und 60.15 GiB bei 32K auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~181.4 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

Vollständigen Bericht öffnen →
64 GB · 1638 GB/s
Passt mit sicherer Reserve
Gemessene GGUF-Dateigröße HF config.json ↗
Speicheraufteilung im Detail (GiB) 59.31 GiB (63.68 GB) / 64 GiB (93%)
Modellgewichte: 58.46 GiB KV-Cache & Zustand: 0.29 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB
Benötigter GPU-Speicher
59.31 GiB
63.68 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
60.8 GiB
64 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
+1.49 GiB
93% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~181.4 tok/s
5.1B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~12490 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~328 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$0.68
Sparse MoE + GQA · Apache-2.0

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1x A100 80GB SXM

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF) 
llama-server -hf ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM 
vllm serve openai/gpt-oss-120b \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~328ms · ~181.4 tok/s)
[gpt-oss-120b · 59.31 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
Kauf-Amortisation
~64.4 Monate
Geschätzte Stromkosten: $12.77 / Monat
Anbieter Empfohlene Instanz Gesamt-VRAM Stundensatz Monatlich (bei Auswahl) Abrechnungsmodell Starten
RunPod 1x A100 80GB SXM (Community Cloud · PCIe) 80 GB $1.19 / Std. $144.70 / Monat Sekundengenau GPU starten ↗
Vast.ai 1x A100 80GB SXM (Verifizierter Host · SXM4) 80 GB $0.44 / Std. $53.75 / Monat Spot / On-Demand GPU starten ↗
Vultr ($300 Free Credit*) 1x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz · $300 Credit*) 80 GB $2.40 / Std. $291.48 / Monat Stündlich GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU 1x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz) 80 GB $2.40 / Std. $291.48 / 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) — gpt-oss-120b

QLoRA (4b) Knappe Reserve (<8% Puffer)
60.7 GiB
Modellgewichte: 58.46 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.04 GiB
Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
64.06 GiB
Modellgewichte: 60.88 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.38 GiB
Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
252.04 GiB
Modellgewichte: 60.88 GiB · Gradienten + Optimizer: 188.73 GiB · Act: 2.43 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 gpt-oss-120b in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 59.31 GiB und 1.49 GiB Reserve stabil aus (~181.4 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

gpt-oss-120b nutzt Sparse MoE + GQA (116.83B gesamt, 5.1B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.29 GiB auf 1.13 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.57 GiB (gesamt 59.58 GiB).

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

gpt-oss-120b VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 59.16 GiB, 8K: 59.31 GiB, 32K: 60.15 GiB, 128K: 63.52 GiB) 4K 59.16 GiB (KV 0.15 GiB) 8K 59.31 GiB (KV 0.29 GiB) 32K 60.15 GiB (KV 1.13 GiB) 128K 63.52 GiB (KV 4.5 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 — gpt-oss-120b @ 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) (MXFP4) 60.88 GiB 0.29 GiB 61.73 GiB (66.28 GB) ~177.1 tok/s Knappe Reserve (<8% Puffer) RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) 59.03 GiB 0.29 GiB 59.88 GiB (64.3 GB) ~180.4 tok/s Passt mit sicherer Reserve RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) 58.94 GiB 0.29 GiB 59.79 GiB (64.2 GB) ~180.5 tok/s Passt mit sicherer Reserve RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) 58.57 GiB 0.29 GiB 59.42 GiB (63.8 GB) ~181.2 tok/s Passt mit sicherer Reserve RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Gemessene GGUF-Dateigröße
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) 58.46 GiB 0.29 GiB 59.31 GiB (63.68 GB) ~181.4 tok/s Passt mit sicherer Reserve RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) 58.4 GiB 0.29 GiB 59.25 GiB (63.62 GB) ~181.5 tok/s Passt mit sicherer Reserve RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) 58.33 GiB 0.29 GiB 59.18 GiB (63.54 GB) ~181.6 tok/s Passt mit sicherer Reserve RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) 57.9 GiB 0.29 GiB 58.75 GiB (63.08 GB) ~182.4 tok/s Passt mit sicherer Reserve RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) gpt-oss-120b ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt gpt-oss-120b insgesamt 59.31 GiB VRAM (58.46 GiB Gewichte + 0.29 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 60.8 GiB nutzbarem Speicher auf der DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~181.4 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt gpt-oss-120b bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 1.13 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 60.15 GiB (64.59 GB dezimal) steigt.

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