Qwen3 1.7B auf H20 141GB HBM3e (141GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Qwen3 1.7B (1.72B gesamt, 1.72B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 1.1 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 2.54 GiB gesamt bei 8K Kontext und 5.16 GiB bei 32K auf H20 141GB HBM3e (~380 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell1.72B / 1.72B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 1.1 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

141 GB · 4800 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Passt mit sicherer Reserve

Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 2.54 GiB (2.73 GB) / 141 GiB (2%)

Modellgewichte: 1.1 GiB KV-Cache & Zustand: 0.88 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

2.54 GiB

2.73 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

133.9 GiB

141 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+131.36 GiB

2% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~380 tok/s

1.72B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~24000 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~171 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.04

Dichte GQA-Attention · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

~$430

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

RTX 3060 12GB (12GB)

~$280

Apple Unified Memory

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.06 / Std.

1x RTX 3060 12GB

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/Qwen3-1.7B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve Qwen/Qwen3-1.7B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~171ms · ~380 tok/s)

[Qwen3 1.7B · 2.54 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: 2026-11-04

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

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~18.5 Monate

Geschätzte Stromkosten: $3.51 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x RTX 3090 (Community Cloud)	24 GB	$0.22 / Std.	$26.75 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	1x RTX 3060 12GB (Verifizierter Host)	12 GB	$0.06 / Std.	$7.42 / 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) — Qwen3 1.7B

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

3.31 GiB

Modellgewichte: 1.1 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.01 GiB

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

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

6.34 GiB

Modellgewichte: 3.2 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.34 GiB

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

Voll-FT Passt mit sicherer Reserve

15.48 GiB

Modellgewichte: 3.2 GiB · Gradienten + Optimizer: 9.92 GiB · Act: 2.36 GiB

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

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die H20 141GB HBM3e (141GB physisch, 133.9 GiB nutzbar) führt Qwen3 1.7B in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 2.54 GiB und 131.36 GiB Reserve stabil aus (~380 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Qwen3 1.7B nutzt Dichte GQA-Attention (1.72B gesamt, 1.72B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.88 GiB auf 3.5 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 1.75 GiB (gesamt 3.41 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 — Qwen3 1.7B @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (H20 141GB HBM3e)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	3.2 GiB	0.88 GiB	4.64 GiB (4.98 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	1.7 GiB	0.88 GiB	3.14 GiB (3.37 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	1.31 GiB	0.88 GiB	2.75 GiB (2.95 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	1.2 GiB	0.88 GiB	2.64 GiB (2.83 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	1.1 GiB	0.88 GiB	2.54 GiB (2.73 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	0.94 GiB	0.88 GiB	2.38 GiB (2.56 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	0.86 GiB	0.88 GiB	2.3 GiB (2.47 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	0.68 GiB	0.88 GiB	2.12 GiB (2.28 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die H20 141GB HBM3e (141GB) Qwen3 1.7B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3 1.7B insgesamt 2.54 GiB VRAM (1.1 GiB Gewichte + 0.88 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 133.9 GiB nutzbarem Speicher auf der H20 141GB HBM3e (~380 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Qwen3 1.7B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 3.5 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 5.16 GiB (5.54 GB dezimal) steigt.

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