Nemotron 3 Nano 30B-A3B auf Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Nemotron 3 Nano 30B-A3B (31.58B gesamt, 3.5B aktiv, Hybrid Linear/Mamba + MoE) benötigt 22.89 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 23.54 GiB gesamt bei 8K Kontext und 23.68 GiB bei 32K auf Gaudi 3 128GB HBM2e (~275.5 tok/s).

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Open-Weight-Modell31.58B / 3.5B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 22.89 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

128 GB · 3700 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) 23.54 GiB (25.28 GB) / 128 GiB (18%)

Modellgewichte: 22.89 GiB KV-Cache & Zustand: 0.09 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

23.54 GiB

25.28 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

121.6 GiB

128 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+98.06 GiB

18% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~275.5 tok/s

3.5B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~24000 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~171 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.33

Hybrid Linear/Mamba + MoE · NVIDIA Open

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Cloud ab

RunPod · $0.33 / Std.

1x RTX A6000

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/Nemotron-3-Nano-30B-A3B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~171ms · ~275.5 tok/s)

[Nemotron 3 Nano 30B-A3B · 23.54 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

~38.5 Monate

Geschätzte Stromkosten: $6.38 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x RTX A6000 (Community Cloud)	48 GB	$0.33 / Std.	$40.13 / 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 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) — Nemotron 3 Nano 30B-A3B

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

25.12 GiB

Modellgewichte: 22.89 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.03 GiB

Empfohlene GPU: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

61.99 GiB

Modellgewichte: 58.82 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.37 GiB

Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

243.57 GiB

Modellgewichte: 58.82 GiB · Gradienten + Optimizer: 182.34 GiB · Act: 2.41 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI355X 288GB (288GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB physisch, 121.6 GiB nutzbar) führt Nemotron 3 Nano 30B-A3B in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 23.54 GiB und 98.06 GiB Reserve stabil aus (~275.5 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Nemotron 3 Nano 30B-A3B nutzt Hybrid Linear/Mamba + MoE (31.58B gesamt, 3.5B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.09 GiB auf 0.23 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.09 GiB (gesamt 23.59 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 — Nemotron 3 Nano 30B-A3B @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (Gaudi 3 128GB HBM2e)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	58.82 GiB	0.09 GiB	59.47 GiB (63.86 GB)	~170.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	31.28 GiB	0.09 GiB	31.93 GiB (34.28 GB)	~241 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	A40 48GB (48GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	27.6 GiB	0.09 GiB	28.25 GiB (30.33 GB)	~255 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	24.35 GiB	0.09 GiB	25 GiB (26.84 GB)	~268.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	22.89 GiB	0.09 GiB	23.54 GiB (25.28 GB)	~275.5 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	19.8 GiB	0.09 GiB	20.45 GiB (21.96 GB)	~290.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	18.63 GiB	0.09 GiB	19.28 GiB (20.7 GB)	~297 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	16.92 GiB	0.09 GiB	17.57 GiB (18.87 GB)	~306.7 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB) Nemotron 3 Nano 30B-A3B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Nemotron 3 Nano 30B-A3B insgesamt 23.54 GiB VRAM (22.89 GiB Gewichte + 0.09 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 121.6 GiB nutzbarem Speicher auf der Gaudi 3 128GB HBM2e (~275.5 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Nemotron 3 Nano 30B-A3B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 0.23 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 23.68 GiB (25.43 GB dezimal) steigt.

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