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Rechner › Kimi K2 Instruct (1T-A32B) › MLU590 80GB (寒武纪思元)

Kimi K2 Instruct (1T-A32B) auf MLU590 80GB (寒武纪思元) (80GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Kimi K2 Instruct (1T-A32B) (1000B gesamt, 32B aktiv, Multi-head Latent Attention (MLA) MoE) benötigt 565.08 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 566.19 GiB gesamt bei 8K Kontext und 567.79 GiB bei 32K auf MLU590 80GB (寒武纪思元) (~3.2 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

Vollständigen Bericht öffnen →
80 GB · 2048 GB/s
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗
Speicheraufteilung im Detail (GiB) 566.19 GiB (607.94 GB) / 80 GiB (708%)
Modellgewichte: 565.08 GiB KV-Cache & Zustand: 0.54 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.57 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB
Benötigter GPU-Speicher
566.19 GiB
607.94 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
76 GiB
80 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
-490.19 GiB
708% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~3.2 tok/s
32B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~2535 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~1616 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$306.94
Multi-head Latent Attention (MLA) MoE · Modified MIT

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU
Multi-GPU erforderlich
—
Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU
4x B200 180GB
720GB · ~$160,000
Apple Unified Memory
Übersteigt 512 GB
—
Cloud ab
Vast.ai · $3.54 / Std.
8x A100 80GB SXM

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF) 
llama-server -hf unsloth/Kimi-K2-Instruct-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM 
vllm serve moonshotai/Kimi-K2-Instruct \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~1616ms · ~3.2 tok/s)
[Kimi K2 Instruct (1T-A32B) · 566.19 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
Kauf-Amortisation
~10.9 Monate
Geschätzte Stromkosten: $9.58 / Monat
Anbieter Empfohlene Instanz Gesamt-VRAM Stundensatz Monatlich (bei Auswahl) Abrechnungsmodell Starten
RunPod 8x A100 80GB SXM (Community Cloud · PCIe) 640 GB $9.52 / Std. $1157.63 / Monat Sekundengenau GPU starten ↗
Vast.ai 8x A100 80GB SXM (Verifizierter Host · SXM4) 640 GB $3.54 / Std. $429.98 / 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 8x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz) 1536 GB $20.72 / Std. $2519.55 / 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) — Kimi K2 Instruct (1T-A32B)

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
570.73 GiB
Modellgewichte: 565.08 GiB · Gradienten + Optimizer: 4.48 GiB · Act: 1.17 GiB
Empfohlene GPU: 4x B200 180GB (720GB)
LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
1871.21 GiB
Modellgewichte: 1862.6 GiB · Gradienten + Optimizer: 7.04 GiB · Act: 1.57 GiB
Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich
Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
7639.43 GiB
Modellgewichte: 1862.6 GiB · Gradienten + Optimizer: 5774.06 GiB · Act: 2.77 GiB
Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Eine einzelne MLU590 80GB (寒武纪思元) (80GB) reicht für Kimi K2 Instruct (1T-A32B) in 4-Bit (566.19 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

Kimi K2 Instruct (1T-A32B) nutzt Multi-head Latent Attention (MLA) MoE (1000B gesamt, 32B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.54 GiB auf 2.14 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 1.07 GiB (gesamt 566.72 GiB).

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

Kimi K2 Instruct (1T-A32B) VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 565.91 GiB, 8K: 566.19 GiB, 32K: 567.79 GiB, 128K: 574.23 GiB) 4K 565.91 GiB (KV 0.27 GiB) 8K 566.19 GiB (KV 0.54 GiB) 32K 567.79 GiB (KV 2.14 GiB) 128K 574.23 GiB (KV 8.58 GiB) MLU590 80GB (寒武纪思元) (80GB)
Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Kimi K2 Instruct (1T-A32B) @ 8K

Quantisierungsformat Gewichte (GiB) KV-Cache Gesamt-VRAM (GiB) Decode-Tempo Kompatibilität (MLU590 80GB (寒武纪思元)) Empfohlene GPU Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (FP8) 1862.6 GiB 0.54 GiB 1863.71 GiB (2001.14 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) 989.53 GiB 0.54 GiB 990.64 GiB (1063.69 GB) ~1.7 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) 763.68 GiB 0.54 GiB 764.79 GiB (821.19 GB) ~2.3 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) 662.64 GiB 0.54 GiB 663.75 GiB (712.7 GB) ~2.7 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) 565.08 GiB 0.54 GiB 566.19 GiB (607.94 GB) ~3.2 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) 495.11 GiB 0.54 GiB 496.22 GiB (532.81 GB) ~3.7 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) 455.48 GiB 0.54 GiB 456.59 GiB (490.26 GB) ~4 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) 320.62 GiB 0.54 GiB 321.73 GiB (345.45 GB) ~6.1 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die MLU590 80GB (寒武纪思元) (80GB) Kimi K2 Instruct (1T-A32B) ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Kimi K2 Instruct (1T-A32B) insgesamt 566.19 GiB VRAM (565.08 GiB Gewichte + 0.54 GiB KV-Cache + 0.57 GiB Puffer) bei 76 GiB nutzbarem Speicher auf der MLU590 80GB (寒武纪思元) (~3.2 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Kimi K2 Instruct (1T-A32B) bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 2.14 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 567.79 GiB (609.66 GB dezimal) steigt.

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