Qwen3.5 35B-A3B auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Qwen3.5 35B-A3B (35.95B gesamt, 3B aktiv, Hybrid Linear/Mamba + MoE) benötigt 20.5 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 21.28 GiB gesamt bei 8K Kontext und 21.75 GiB bei 32K auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~225.8 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell35.95B / 3B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 20.5 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

64 GB · 1638 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) 21.28 GiB (22.85 GB) / 64 GiB (33%)

Modellgewichte: 20.5 GiB KV-Cache & Zustand: 0.22 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

21.28 GiB

22.85 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

60.8 GiB

64 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+39.52 GiB

33% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~225.8 tok/s

3B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~21233 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~193 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.23

Hybrid Linear/Mamba + MoE · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

Arc Pro B60 24GB (24GB)

~$599

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

RTX 3090 (24GB)

~$750

Apple Unified Memory

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/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve Qwen/Qwen3.5-35B-A3B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~193ms · ~225.8 tok/s)

[Qwen3.5 35B-A3B · 21.28 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) — Qwen3.5 35B-A3B

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

22.71 GiB

Modellgewichte: 20.5 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.01 GiB

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

LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

70.1 GiB

Modellgewichte: 66.96 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.34 GiB

Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

276.9 GiB

Modellgewichte: 66.96 GiB · Gradienten + Optimizer: 207.58 GiB · Act: 2.36 GiB

Empfohlene GPU: 2x B200 180GB (360GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB physisch, 60.8 GiB nutzbar) führt Qwen3.5 35B-A3B in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 21.28 GiB und 39.52 GiB Reserve stabil aus (~225.8 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Qwen3.5 35B-A3B nutzt Hybrid Linear/Mamba + MoE (35.95B gesamt, 3B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.22 GiB auf 0.69 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.32 GiB (gesamt 21.43 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 — Qwen3.5 35B-A3B @ 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)	66.96 GiB	0.22 GiB	67.74 GiB (72.74 GB)	~64.2 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	35.57 GiB	0.22 GiB	36.35 GiB (39.03 GB)	~166.2 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	A40 48GB (48GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	27.45 GiB	0.22 GiB	28.23 GiB (30.31 GB)	~193.8 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)	23.92 GiB	0.22 GiB	24.7 GiB (26.52 GB)	~208.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	20.5 GiB	0.22 GiB	21.28 GiB (22.85 GB)	~225.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	17.93 GiB	0.22 GiB	18.71 GiB (20.09 GB)	~240.5 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)	16.49 GiB	0.22 GiB	17.27 GiB (18.54 GB)	~249.6 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	11.72 GiB	0.22 GiB	12.5 GiB (13.42 GB)	~285.4 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 35B-A3B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3.5 35B-A3B insgesamt 21.28 GiB VRAM (20.5 GiB Gewichte + 0.22 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 60.8 GiB nutzbarem Speicher auf der DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~225.8 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Qwen3.5 35B-A3B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 0.69 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 21.75 GiB (23.35 GB dezimal) steigt.

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