Qwen3 30B-A3B Instruct 2507 auf A100 80GB SXM (80GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Qwen3 30B-A3B Instruct 2507 (30.53B gesamt, 3.3B aktiv, Sparse MoE + GQA) benötigt 17.28 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 18.59 GiB gesamt bei 8K Kontext und 20.84 GiB bei 32K auf A100 80GB SXM (~233.4 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell30.53B / 3.3B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 17.28 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) 18.59 GiB (19.96 GB) / 80 GiB (23%)

Modellgewichte: 17.28 GiB KV-Cache & Zustand: 0.75 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

18.59 GiB

19.96 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

76 GiB

80 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+57.41 GiB

23% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~233.4 tok/s

3.3B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~24000 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~171 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.22

Sparse MoE + GQA · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

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RTX 3090 (24GB)

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Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.19 / Std.

1x RTX 3090

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~171ms · ~233.4 tok/s)

[Qwen3 30B-A3B Instruct 2507 · 18.59 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

~26.6 Monate

Geschätzte Stromkosten: $4.26 / 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 3090 (Verifizierter Host)	24 GB	$0.19 / Std.	$22.98 / 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 30B-A3B Instruct 2507

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

19.49 GiB

Modellgewichte: 17.28 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.01 GiB

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

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

60.01 GiB

Modellgewichte: 56.87 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.34 GiB

Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

235.53 GiB

Modellgewichte: 56.87 GiB · Gradienten + Optimizer: 176.3 GiB · Act: 2.36 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI355X 288GB (288GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die A100 80GB SXM (80GB physisch, 76 GiB nutzbar) führt Qwen3 30B-A3B Instruct 2507 in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 18.59 GiB und 57.41 GiB Reserve stabil aus (~233.4 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Qwen3 30B-A3B Instruct 2507 nutzt Sparse MoE + GQA (30.53B gesamt, 3.3B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.75 GiB auf 3 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 1.5 GiB (gesamt 19.34 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 30B-A3B Instruct 2507 @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (A100 80GB SXM)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	56.87 GiB	0.75 GiB	58.18 GiB (62.47 GB)	~116 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	30.25 GiB	0.75 GiB	31.56 GiB (33.89 GB)	~175.3 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	A40 48GB (48GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	23.37 GiB	0.75 GiB	24.68 GiB (26.5 GB)	~201.9 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)	20.23 GiB	0.75 GiB	21.54 GiB (23.13 GB)	~217 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	17.28 GiB	0.75 GiB	18.59 GiB (19.96 GB)	~233.4 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	15.25 GiB	0.75 GiB	16.56 GiB (17.78 GB)	~246.2 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)	13.7 GiB	0.75 GiB	15.01 GiB (16.12 GB)	~256.9 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)	10.98 GiB	0.75 GiB	12.29 GiB (13.2 GB)	~278.3 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die A100 80GB SXM (80GB) Qwen3 30B-A3B Instruct 2507 ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3 30B-A3B Instruct 2507 insgesamt 18.59 GiB VRAM (17.28 GiB Gewichte + 0.75 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 76 GiB nutzbarem Speicher auf der A100 80GB SXM (~233.4 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Qwen3 30B-A3B Instruct 2507 bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 3 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 20.84 GiB (22.38 GB dezimal) steigt.

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