Nemotron 3 Super 120B-A12B auf RTX 5090 D (32GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Nemotron 3 Super 120B-A12B (123.61B gesamt, 12B aktiv, Hybrid Linear/Mamba + MoE) benötigt 78.02 GiB für 4-Bit-Gewichte (UD-Q4_K_XL), 78.81 GiB gesamt bei 8K Kontext und 78.99 GiB bei 32K auf RTX 5090 D (~10 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell123.61B / 12B

Gewichte & QuantisierungUD-Q4_K_XL · 78.02 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

32 GB · 1792 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

Gemessene GGUF-Dateigröße HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 78.81 GiB (84.62 GB) / 32 GiB (246%)

Modellgewichte: 78.02 GiB KV-Cache & Zustand: 0.23 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

78.81 GiB

84.62 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

30.4 GiB

32 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

-48.41 GiB

246% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~10 tok/s

12B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~4008 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~1022 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$46.47

Hybrid Linear/Mamba + MoE · NVIDIA Open

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

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Ryzen AI Max+ 395 128GB

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Cloud ab

Vast.ai · $1.67 / Std.

1x RTX PRO 6000 Blackwell

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-GGUF:UD-Q4_K_XL \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~1022ms · ~10 tok/s)

[Nemotron 3 Super 120B-A12B · 78.81 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

Aktive Nutzung (Stunden / Tag)4 Std. / Tag

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~44.1 Monate

Geschätzte Stromkosten: $12.77 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x RTX PRO 6000 Blackwell (Community Cloud)	96 GB	$1.69 / Std.	$205.50 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	1x RTX PRO 6000 Blackwell (Verifizierter Host)	96 GB	$1.67 / Std.	$203.44 / Monat	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	2x L40S 48GB (Dedizierte Instanz · $300 Credit*)	96 GB	$3.34 / Std.	$406.39 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	2x L40S 48GB (Dedizierte Instanz)	96 GB	$3.34 / Std.	$406.39 / 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) — Nemotron 3 Super 120B-A12B

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

80.78 GiB

Modellgewichte: 78.02 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.68 GiB · Act: 1.08 GiB

Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

234.31 GiB

Modellgewichte: 230.24 GiB · Gradienten + Optimizer: 2.64 GiB · Act: 1.43 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI325X 256GB (256GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

946.5 GiB

Modellgewichte: 230.24 GiB · Gradienten + Optimizer: 713.74 GiB · Act: 2.52 GiB

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

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Eine einzelne RTX 5090 D (32GB) reicht für Nemotron 3 Super 120B-A12B in 4-Bit (78.81 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

Nemotron 3 Super 120B-A12B nutzt Hybrid Linear/Mamba + MoE (123.61B gesamt, 12B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.23 GiB auf 0.41 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.12 GiB (gesamt 78.87 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 Super 120B-A12B @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (RTX 5090 D)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	230.24 GiB	0.23 GiB	231.03 GiB (248.07 GB)	~2.6 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	119.65 GiB	0.23 GiB	120.44 GiB (129.32 GB)	~5.6 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	106.87 GiB	0.23 GiB	107.66 GiB (115.6 GB)	~6.4 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	99.96 GiB	0.23 GiB	100.75 GiB (108.18 GB)	~7 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (UD-Q4_K_XL)	78.02 GiB	0.23 GiB	78.81 GiB (84.62 GB)	~10 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	60.06 GiB	0.23 GiB	60.85 GiB (65.34 GB)	~15.3 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	57.47 GiB	0.23 GiB	58.26 GiB (62.56 GB)	~16.7 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	50.9 GiB	0.23 GiB	51.69 GiB (55.5 GB)	~21.3 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die RTX 5090 D (32GB) Nemotron 3 Super 120B-A12B ausführen?

In 4-Bit (UD-Q4_K_XL) bei 8K Kontext benötigt Nemotron 3 Super 120B-A12B insgesamt 78.81 GiB VRAM (78.02 GiB Gewichte + 0.23 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 30.4 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 5090 D (~10 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Nemotron 3 Super 120B-A12B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 0.41 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 78.99 GiB (84.81 GB dezimal) steigt.

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