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Rechner › Qwen3.8 2.4T-A95B › Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯)

Qwen3.8 2.4T-A95B auf Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯) (64GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Qwen3.8 2.4T-A95B (2400B gesamt, 95B aktiv, Hybrid Linear/Mamba + MoE) benötigt 1355.88 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 1357.58 GiB gesamt bei 8K Kontext und 1359.74 GiB bei 32K auf Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯) (~1 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

Vollständigen Bericht öffnen →
64 GB · 1600 GB/s
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗
Speicheraufteilung im Detail (GiB) 1357.58 GiB (1457.69 GB) / 64 GiB (2121%)
Modellgewichte: 1355.88 GiB KV-Cache & Zustand: 1.13 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.57 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB
Benötigter GPU-Speicher
1357.58 GiB
1457.69 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
60.8 GiB
64 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
-1296.78 GiB
2121% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~1 tok/s
95B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~701 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~5846 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$5755.56
Hybrid Linear/Mamba + MoE · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU
Multi-GPU erforderlich
—
Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU
—
—
Apple Unified Memory
Übersteigt 512 GB
—
Cloud ab
DigitalOcean · $20.72 / Std.
8x Instinct MI300X 192GB

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF) 
llama-server -hf Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM 
vllm serve Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~5846ms · ~1 tok/s)
[Qwen3.8 2.4T-A95B · 1357.58 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
~1.5 Monate
Geschätzte Stromkosten: $7.45 / Monat
Anbieter Empfohlene Instanz Gesamt-VRAM Stundensatz Monatlich (bei Auswahl) Abrechnungsmodell Starten
RunPod 8x B300 288GB Blackwell Ultra (Community Cloud) 2304 GB $55.52 / Std. $6751.23 / Monat Sekundengenau GPU starten ↗
Vast.ai — — — — Spot / On-Demand GPU starten ↗
Vultr ($300 Free Credit*) — — — — Stündlich GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU — — — — Stündlich GPU starten ↗
DigitalOcean 8x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz) 1536 GB $20.72 / Std. $2519.55 / 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) — Qwen3.8 2.4T-A95B

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
1370.38 GiB
Modellgewichte: 1355.88 GiB · Gradienten + Optimizer: 13.3 GiB · Act: 1.2 GiB
Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich
LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
4492.82 GiB
Modellgewichte: 4470.3 GiB · Gradienten + Optimizer: 20.9 GiB · Act: 1.62 GiB
Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich
Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
18331.08 GiB
Modellgewichte: 4470.3 GiB · Gradienten + Optimizer: 13857.93 GiB · Act: 2.85 GiB
Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Eine einzelne Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯) (64GB) reicht für Qwen3.8 2.4T-A95B in 4-Bit (1357.58 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

Qwen3.8 2.4T-A95B nutzt Hybrid Linear/Mamba + MoE (2400B gesamt, 95B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 1.13 GiB auf 3.29 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 1.44 GiB (gesamt 1358.3 GiB).

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

Qwen3.8 2.4T-A95B VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 1357.21 GiB, 8K: 1357.58 GiB, 32K: 1359.74 GiB, 128K: 1368.36 GiB) 4K 1357.21 GiB (KV 0.77 GiB) 8K 1357.58 GiB (KV 1.13 GiB) 32K 1359.74 GiB (KV 3.29 GiB) 128K 1368.36 GiB (KV 11.91 GiB) Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯) (64GB)
Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Qwen3.8 2.4T-A95B @ 8K

Quantisierungsformat Gewichte (GiB) KV-Cache Gesamt-VRAM (GiB) Decode-Tempo Kompatibilität (Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯)) Empfohlene GPU Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (FP8) 4470.3 GiB 1.13 GiB 4472 GiB (4801.77 GB) ~0.8 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) 2374.87 GiB 1.13 GiB 2376.57 GiB (2551.82 GB) ~0.8 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) 1832.84 GiB 1.13 GiB 1834.54 GiB (1969.82 GB) ~0.8 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) 1590.18 GiB 1.13 GiB 1591.88 GiB (1709.27 GB) ~0.9 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) 1355.88 GiB 1.13 GiB 1357.58 GiB (1457.69 GB) ~1 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) 1188.03 GiB 1.13 GiB 1189.73 GiB (1277.46 GB) ~1.1 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) 1092.96 GiB 1.13 GiB 1094.66 GiB (1175.38 GB) ~1.2 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) 769.17 GiB 1.13 GiB 770.87 GiB (827.72 GB) ~1.8 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯) (64GB) Qwen3.8 2.4T-A95B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3.8 2.4T-A95B insgesamt 1357.58 GiB VRAM (1355.88 GiB Gewichte + 1.13 GiB KV-Cache + 0.57 GiB Puffer) bei 60.8 GiB nutzbarem Speicher auf der Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯) (~1 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Qwen3.8 2.4T-A95B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 3.29 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 1359.74 GiB (1460.01 GB dezimal) steigt.

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