Gemma 3 27B IT en RTX 5090 D (32GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad
Gemma 3 27B IT (27.43B total, 27.43B activos, GQA Denso) requiere 15.41 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 17 GiB totales a 8K de contexto y 18.88 GiB a 32K en RTX 5090 D (~67.1 tok/s).
Cabe con Margen Seguro
Tamaño medido de archivo GGUF
HF config.json ↗
Memoria GPU Requerida
17 GiB
18.25 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
30.4 GiB
32 GB (física)
Margen de Seguridad
+13.4 GiB
53% utilización
Velocidad Decode Est.
~67.1 tok/s
27.43B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~1754 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~2336 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$0.78
GQA Denso · Gemma
Hardware Recomendado para Esta Configuración
Mejor GPU Individual
Arc Pro B60 24GB (24GB)
~$599
Mejor Calidad-Precio / Usada
RTX 3090 (24GB)
~$750
Memoria Unificada Apple
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud Desde
Vast.ai · $0.19 / h
1x RTX 3090
Comandos de Lanzamiento para Producción
llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf unsloth/gemma-3-27b-it-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve google/gemma-3-27b-it \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~2336ms · ~67.1 tok/s)
[Gemma 3 27B IT · 17 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...
Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar
Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.
Amortización de compra
~26.6 meses
Electricidad local est.: $4.26 / mes
| Proveedor | Instancia Recomendada | VRAM Total | Tarifa por Hora | Costo Mensual Estimado | Facturación | Desplegar |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 1x RTX 3090 (Nube Comunitaria) | 24 GB | $0.22 / h | $26.75 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
| Vast.ai | 1x RTX 3090 (Host Verificado) | 24 GB | $0.19 / h | $22.98 / mes | Spot / Bajo demanda | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 1x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*) | 48 GB | $1.67 / h | $203.19 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 1x L40S 48GB (Instancia Dedicada) | 48 GB | $1.67 / h | $203.19 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| DigitalOcean | 1x RTX 6000 Ada (Instancia Dedicada) | 48 GB | $1.57 / h | $190.91 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.
Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — Gemma 3 27B IT
QLoRA (4b)
Cabe con Margen Seguro
20.37 GiB
Pesos del Modelo: 15.41 GiB · Gradientes + Optimizador: 3.84 GiB · Act: 1.12 GiB
GPU Recomendada: Arc Pro B60 24GB (24GB)
LoRA (16b)
Supera la Memoria GPU Disponible
58.61 GiB
Pesos del Modelo: 51.09 GiB · Gradientes + Optimizador: 6.03 GiB · Act: 1.49 GiB
GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
FT Completo
Supera la Memoria GPU Disponible
212.09 GiB
Pesos del Modelo: 51.09 GiB · Gradientes + Optimizador: 158.38 GiB · Act: 2.62 GiB
GPU Recomendada: Instinct MI325X 256GB (256GB)
Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización
Veredicto Rápido de Hardware
RTX 5090 D (32GB físicos, 30.4 GiB utilizables) ejecuta Gemma 3 27B IT en 4 bits (Q4_K_M) con 17 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 13.4 GiB (~67.1 tok/s).
Ajuste de KV Cache y Motor
Gemma 3 27B IT utiliza topología GQA Denso (27.43B totales, 27.43B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 1.03 GiB a 2.91 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 1.46 GiB en 32K (total 17.42 GiB).
Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)
Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Gemma 3 27B IT @ 8K
| Formato de Cuantización | Pesos (GiB) | Caché KV | VRAM Total (GiB) | Velocidad Decode | Compatibilidad (RTX 5090 D) | GPU Recomendada | Fuente de Datos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16) | 51.09 GiB | 1.03 GiB | 52.68 GiB (56.56 GB) | ~2.4 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Tamaño oficial del checkpoint |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) | 26.74 GiB | 1.03 GiB | 28.33 GiB (30.42 GB) | ~39.8 tok/s | Cabe con Margen Seguro | Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) | 20.64 GiB | 1.03 GiB | 22.23 GiB (23.87 GB) | ~51 tok/s | Cabe con Margen Seguro | Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) | 17.95 GiB | 1.03 GiB | 19.54 GiB (20.98 GB) | ~58.2 tok/s | Cabe con Margen Seguro | Arc Pro B60 24GB (24GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) | 15.41 GiB | 1.03 GiB | 17 GiB (18.25 GB) | ~67.1 tok/s | Cabe con Margen Seguro | Arc Pro B60 24GB (24GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) | 13.75 GiB | 1.03 GiB | 15.34 GiB (16.47 GB) | ~74.6 tok/s | Cabe con Margen Seguro | Arc Pro B60 24GB (24GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) | 12.51 GiB | 1.03 GiB | 14.1 GiB (15.14 GB) | ~81.4 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) | 9.95 GiB | 1.03 GiB | 11.54 GiB (12.39 GB) | ~100.1 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes
¿Puede RTX 5090 D (32GB) ejecutar Gemma 3 27B IT?
En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Gemma 3 27B IT requiere 17 GiB de VRAM total (15.41 GiB pesos + 1.03 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 30.4 GiB utilizables en RTX 5090 D, alcanzando ~67.1 tok/s.
¿Cuánta VRAM necesita Gemma 3 27B IT con contexto de 32K?
Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 2.91 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 18.88 GiB (20.27 GB decimales).
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