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Rechner › Qwen3.5 27B › DCU K100-AI 64GB (海光深算)

Qwen3.5 27B auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Qwen3.5 27B (27.78B gesamt, 27.78B aktiv, Hybride Linear- + Voll-Attention) benötigt 16.19 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 17.4 GiB gesamt bei 8K Kontext und 18.9 GiB bei 32K auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~59.2 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

Vollständigen Bericht öffnen →
64 GB · 1638 GB/s
Passt mit sicherer Reserve
Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗
Speicheraufteilung im Detail (GiB) 17.4 GiB (18.68 GB) / 64 GiB (27%)
Modellgewichte: 16.19 GiB KV-Cache & Zustand: 0.65 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB
Benötigter GPU-Speicher
17.4 GiB
18.68 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
60.8 GiB
64 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
+43.4 GiB
27% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~59.2 tok/s
27.78B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~2293 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~1786 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$0.89
Hybride Linear- + Voll-Attention · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

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~$1,999
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Vast.ai · $0.19 / Std.
1x RTX 3090

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF) 
llama-server -hf unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM 
vllm serve Qwen/Qwen3.5-27B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~1786ms · ~59.2 tok/s)
[Qwen3.5 27B · 17.4 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
~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) — Qwen3.5 27B

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve
21.19 GiB
Modellgewichte: 16.19 GiB · Gradienten + Optimizer: 3.89 GiB · Act: 1.11 GiB
Empfohlene GPU: Arc Pro B60 24GB (24GB)
LoRA (16b) Knappe Reserve (<8% Puffer)
59.33 GiB
Modellgewichte: 51.74 GiB · Gradienten + Optimizer: 6.11 GiB · Act: 1.48 GiB
Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
214.73 GiB
Modellgewichte: 51.74 GiB · Gradienten + Optimizer: 160.39 GiB · Act: 2.6 GiB
Empfohlene GPU: Instinct MI325X 256GB (256GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB physisch, 60.8 GiB nutzbar) führt Qwen3.5 27B in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 17.4 GiB und 43.4 GiB Reserve stabil aus (~59.2 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Qwen3.5 27B nutzt Hybride Linear- + Voll-Attention (27.78B gesamt, 27.78B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.65 GiB auf 2.15 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 1 GiB (gesamt 17.9 GiB).

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

Qwen3.5 27B VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 17.15 GiB, 8K: 17.4 GiB, 32K: 18.9 GiB, 128K: 24.9 GiB) 4K 17.15 GiB (KV 0.4 GiB) 8K 17.4 GiB (KV 0.65 GiB) 32K 18.9 GiB (KV 2.15 GiB) 128K 24.9 GiB (KV 8.15 GiB) DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB)
Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Qwen3.5 27B @ 8K

Quantisierungsformat Gewichte (GiB) KV-Cache Gesamt-VRAM (GiB) Decode-Tempo Kompatibilität (DCU K100-AI 64GB (海光深算)) Empfohlene GPU Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16) 51.74 GiB 0.65 GiB 52.95 GiB (56.85 GB) ~19.3 tok/s Passt mit sicherer Reserve RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) 27.49 GiB 0.65 GiB 28.7 GiB (30.82 GB) ~35.7 tok/s Passt mit sicherer Reserve Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) 21.22 GiB 0.65 GiB 22.43 GiB (24.08 GB) ~45.8 tok/s Passt mit sicherer Reserve Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) 18.66 GiB 0.65 GiB 19.87 GiB (21.34 GB) ~51.7 tok/s Passt mit sicherer Reserve Arc Pro B60 24GB (24GB) Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) 16.19 GiB 0.65 GiB 17.4 GiB (18.68 GB) ~59.2 tok/s Passt mit sicherer Reserve Arc Pro B60 24GB (24GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) 14.11 GiB 0.65 GiB 15.32 GiB (16.45 GB) ~67.3 tok/s Passt mit sicherer Reserve Arc Pro B60 24GB (24GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) 12.97 GiB 0.65 GiB 14.18 GiB (15.23 GB) ~72.8 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) 9.41 GiB 0.65 GiB 10.62 GiB (11.4 GB) ~97.8 tok/s Passt mit sicherer Reserve RTX 4060 Ti 16GB (16GB) Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) Qwen3.5 27B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3.5 27B insgesamt 17.4 GiB VRAM (16.19 GiB Gewichte + 0.65 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 60.8 GiB nutzbarem Speicher auf der DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~59.2 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Qwen3.5 27B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 2.15 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 18.9 GiB (20.29 GB dezimal) steigt.

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