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Rechner › Qwen3.5 397B-A17B › DCU K100-AI 64GB (海光深算)

Qwen3.5 397B-A17B auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Qwen3.5 397B-A17B (397B gesamt, 17B aktiv, Hybrid Linear/Mamba + MoE) benötigt 224.56 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 225.47 GiB gesamt bei 8K Kontext und 226.17 GiB bei 32K auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~6.8 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

Vollständigen Bericht öffnen →
64 GB · 1638 GB/s
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗
Speicheraufteilung im Detail (GiB) 225.47 GiB (242.1 GB) / 64 GiB (352%)
Modellgewichte: 224.56 GiB KV-Cache & Zustand: 0.35 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB
Benötigter GPU-Speicher
225.47 GiB
242.1 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
60.8 GiB
64 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
-164.67 GiB
352% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~6.8 tok/s
17B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~3747 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~1093 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$155.23
Hybrid Linear/Mamba + MoE · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU
Instinct MI325X 256GB (256GB)
~$21,000
Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU
2x H200 141GB SXM
282GB · ~$64,000
Apple Unified Memory
Mac Studio M3 Ultra 512GB
~$9,500
Cloud ab
DigitalOcean · $3.80 / Std.
1x Instinct MI325X 256GB

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF) 
llama-server -hf unsloth/Qwen3.5-397B-A17B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM 
vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~1093ms · ~6.8 tok/s)
[Qwen3.5 397B-A17B · 225.47 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
Kauf-Amortisation
~25.5 Monate
Geschätzte Stromkosten: $21.28 / Monat
Anbieter Empfohlene Instanz Gesamt-VRAM Stundensatz Monatlich (bei Auswahl) Abrechnungsmodell Starten
RunPod 1x B300 288GB Blackwell Ultra (Community Cloud) 288 GB $6.94 / Std. $843.90 / Monat Sekundengenau GPU starten ↗
Vast.ai 2x H200 141GB SXM (Verifizierter Host · NVL) 282 GB $7.74 / Std. $940.94 / Monat Spot / On-Demand GPU starten ↗
Vultr ($300 Free Credit*) 8x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz · $300 Credit*) 640 GB $19.18 / Std. $2331.80 / Monat Stündlich GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU 8x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz) 640 GB $19.18 / Std. $2331.80 / Monat Stündlich GPU starten ↗
DigitalOcean 1x Instinct MI325X 256GB (Dedizierte Instanz) 256 GB $3.80 / Std. $462.08 / 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 397B-A17B

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
228.02 GiB
Modellgewichte: 224.56 GiB · Gradienten + Optimizer: 2.38 GiB · Act: 1.08 GiB
Empfohlene GPU: Instinct MI325X 256GB (256GB)
LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
744.64 GiB
Modellgewichte: 739.47 GiB · Gradienten + Optimizer: 3.74 GiB · Act: 1.43 GiB
Empfohlene GPU: 8x H200 141GB SXM (1128GB)
Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
3034.35 GiB
Modellgewichte: 739.47 GiB · Gradienten + Optimizer: 2292.36 GiB · Act: 2.52 GiB
Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Eine einzelne DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) reicht für Qwen3.5 397B-A17B in 4-Bit (225.47 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

Qwen3.5 397B-A17B nutzt Hybrid Linear/Mamba + MoE (397B gesamt, 17B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.35 GiB auf 1.05 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.46 GiB (gesamt 225.71 GiB).

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

Qwen3.5 397B-A17B VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 225.35 GiB, 8K: 225.47 GiB, 32K: 226.17 GiB, 128K: 228.99 GiB) 4K 225.35 GiB (KV 0.23 GiB) 8K 225.47 GiB (KV 0.35 GiB) 32K 226.17 GiB (KV 1.05 GiB) 128K 228.99 GiB (KV 3.87 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 397B-A17B @ 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) 739.47 GiB 0.35 GiB 740.38 GiB (794.98 GB) ~1.7 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) 392.84 GiB 0.35 GiB 393.75 GiB (422.79 GB) ~3.5 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) 303.18 GiB 0.35 GiB 304.09 GiB (326.51 GB) ~4.7 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) 263.18 GiB 0.35 GiB 264.09 GiB (283.56 GB) ~5.5 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI355X 288GB (288GB) Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) 224.56 GiB 0.35 GiB 225.47 GiB (242.1 GB) ~6.8 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI325X 256GB (256GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) 196.72 GiB 0.35 GiB 197.63 GiB (212.2 GB) ~8 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI325X 256GB (256GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) 180.97 GiB 0.35 GiB 181.88 GiB (195.29 GB) ~9 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI325X 256GB (256GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) 127.51 GiB 0.35 GiB 128.42 GiB (137.89 GB) ~15.3 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI300X 192GB (192GB) Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) Qwen3.5 397B-A17B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3.5 397B-A17B insgesamt 225.47 GiB VRAM (224.56 GiB Gewichte + 0.35 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 60.8 GiB nutzbarem Speicher auf der DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~6.8 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Qwen3.5 397B-A17B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 1.05 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 226.17 GiB (242.85 GB dezimal) steigt.

Dieses Modell auf anderen GPUs testen

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