Gemma 4 26B-A4B IT en DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Gemma 4 26B-A4B IT (25.81B total, 3.8B activos, MoE Disperso + GQA) requiere 15.84 GiB para pesos en 4-bit (UD-Q4_K_XL), 16.75 GiB totales a 8K de contexto y 17.22 GiB a 32K en DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~190.3 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos25.81B / 3.8B

Pesos y CuantizaciónUD-Q4_K_XL · 15.84 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

64 GB · 1638 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Cabe con Margen Seguro

Tamaño medido de archivo GGUF HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 16.75 GiB (17.99 GB) / 64 GiB (26%)

Pesos del Modelo: 15.84 GiB Caché KV y Estado: 0.35 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

16.75 GiB

17.99 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

60.8 GiB

64 GB (física)

Margen de Seguridad

+44.05 GiB

26% utilización

Velocidad Decode Est.

~190.3 tok/s

3.8B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~16763 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~244 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$0.28

MoE Disperso + GQA · Apache-2.0

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-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve google/gemma-4-26B-A4B-it \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~244ms · ~190.3 tok/s)

[Gemma 4 26B-A4B IT · 16.75 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.

Verificado: 2026-11-04

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

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 4 26B-A4B IT

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

18.08 GiB

Pesos del Modelo: 15.84 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1.04 GiB

GPU Recomendada: Arc Pro B60 24GB (24GB)

LoRA (16b) Cabe con Margen Seguro

51.25 GiB

Pesos del Modelo: 48.07 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.38 GiB

GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

199.51 GiB

Pesos del Modelo: 48.07 GiB · Gradientes + Optimizador: 149.02 GiB · Act: 2.42 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI325X 256GB (256GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB físicos, 60.8 GiB utilizables) ejecuta Gemma 4 26B-A4B IT en 4 bits (UD-Q4_K_XL) con 16.75 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 44.05 GiB (~190.3 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Gemma 4 26B-A4B IT utiliza topología MoE Disperso + GQA (25.81B totales, 3.8B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.35 GiB a 0.82 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.41 GiB en 32K (total 16.81 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Gemma 4 26B-A4B IT @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (DCU K100-AI 64GB (海光深算))	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	48.07 GiB	0.35 GiB	48.98 GiB (52.59 GB)	~88.9 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	25.54 GiB	0.35 GiB	26.45 GiB (28.4 GB)	~141.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	21.58 GiB	0.35 GiB	22.49 GiB (24.15 GB)	~158.2 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)	19.7 GiB	0.35 GiB	20.61 GiB (22.13 GB)	~167.4 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) (UD-Q4_K_XL)	15.84 GiB	0.35 GiB	16.75 GiB (17.99 GB)	~190.3 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)	12.66 GiB	0.35 GiB	13.57 GiB (14.57 GB)	~214.4 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	11.85 GiB	0.35 GiB	12.76 GiB (13.7 GB)	~221.6 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)	9.82 GiB	0.35 GiB	10.73 GiB (11.52 GB)	~241.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) ejecutar Gemma 4 26B-A4B IT?

En cuantización de 4 bits (UD-Q4_K_XL) con contexto 8K, Gemma 4 26B-A4B IT requiere 16.75 GiB de VRAM total (15.84 GiB pesos + 0.35 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 60.8 GiB utilizables en DCU K100-AI 64GB (海光深算), alcanzando ~190.3 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Gemma 4 26B-A4B IT con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 0.82 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 17.22 GiB (18.49 GB decimales).

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