gpt-oss-20b auf A800 80GB SXM (80GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

gpt-oss-20b (20.91B gesamt, 3.6B aktiv, Sparse MoE + GQA) benötigt 10.83 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 11.58 GiB gesamt bei 8K Kontext und 12.14 GiB bei 32K auf A800 80GB SXM (~241.6 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell20.91B / 3.6B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 10.83 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

80 GB · 2039 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) 11.58 GiB (12.43 GB) / 80 GiB (14%)

Modellgewichte: 10.83 GiB KV-Cache & Zustand: 0.19 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

11.58 GiB

12.43 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

76 GiB

80 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+64.42 GiB

14% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~241.6 tok/s

3.6B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~22533 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~182 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.14

Sparse MoE + GQA · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

~$430

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

RTX 3090 (24GB)

~$750

Apple Unified Memory

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.12 / Std.

1x RTX 4060 Ti 16GB

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf ggml-org/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve openai/gpt-oss-20b \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~182ms · ~241.6 tok/s)

[gpt-oss-20b · 11.58 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

~23.4 Monate

Geschätzte Stromkosten: $3.51 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x RTX 5060 Ti 16GB (Community Cloud)	16 GB	$0.18 / Std.	$21.89 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	1x RTX 4060 Ti 16GB (Verifizierter Host)	16 GB	$0.12 / Std.	$14.84 / 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) — gpt-oss-20b

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

13.07 GiB

Modellgewichte: 10.83 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.04 GiB

Empfohlene GPU: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

16.03 GiB

Modellgewichte: 12.85 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.38 GiB

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

Voll-FT Passt mit sicherer Reserve

55.12 GiB

Modellgewichte: 12.85 GiB · Gradienten + Optimizer: 39.84 GiB · Act: 2.43 GiB

Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die A800 80GB SXM (80GB physisch, 76 GiB nutzbar) führt gpt-oss-20b in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 11.58 GiB und 64.42 GiB Reserve stabil aus (~241.6 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

gpt-oss-20b nutzt Sparse MoE + GQA (20.91B gesamt, 3.6B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.19 GiB auf 0.75 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.37 GiB (gesamt 11.77 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 — gpt-oss-20b @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (A800 80GB SXM)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (MXFP4)	12.85 GiB	0.19 GiB	13.6 GiB (14.6 GB)	~222.6 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	11.28 GiB	0.19 GiB	12.03 GiB (12.92 GB)	~237.1 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	11.21 GiB	0.19 GiB	11.96 GiB (12.84 GB)	~237.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	10.91 GiB	0.19 GiB	11.66 GiB (12.52 GB)	~240.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	10.83 GiB	0.19 GiB	11.58 GiB (12.43 GB)	~241.6 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	10.78 GiB	0.19 GiB	11.53 GiB (12.38 GB)	~242.1 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)	10.72 GiB	0.19 GiB	11.47 GiB (12.32 GB)	~242.7 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)	10.5 GiB	0.19 GiB	11.25 GiB (12.08 GB)	~245 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die A800 80GB SXM (80GB) gpt-oss-20b ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt gpt-oss-20b insgesamt 11.58 GiB VRAM (10.83 GiB Gewichte + 0.19 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 76 GiB nutzbarem Speicher auf der A800 80GB SXM (~241.6 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt gpt-oss-20b bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 0.75 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 12.14 GiB (13.04 GB dezimal) steigt.

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