Gemma 4 31B IT en A100 80GB SXM (80GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Gemma 4 31B IT (31.27B total, 31.27B activos, GQA Denso) requiere 17.07 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 19.04 GiB totales a 8K de contexto y 20.91 GiB a 32K en A100 80GB SXM (~68.6 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos31.27B / 31.27B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 17.07 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

80 GB · 2039 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) 19.04 GiB (20.44 GB) / 80 GiB (24%)

Pesos del Modelo: 17.07 GiB Caché KV y Estado: 1.41 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

19.04 GiB

20.44 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

76 GiB

80 GB (física)

Margen de Seguridad

+56.96 GiB

24% utilización

Velocidad Decode Est.

~68.6 tok/s

31.27B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~2594 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~1579 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$0.77

GQA Denso · 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-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve google/gemma-4-31B-it \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~1579ms · ~68.6 tok/s)

[Gemma 4 31B IT · 19.04 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 31B IT

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

22.57 GiB

Pesos del Modelo: 17.07 GiB · Gradientes + Optimizador: 4.38 GiB · Act: 1.12 GiB

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

LoRA (16b) Cabe con Margen Seguro

66.61 GiB

Pesos del Modelo: 58.24 GiB · Gradientes + Optimizador: 6.88 GiB · Act: 1.49 GiB

GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

241.4 GiB

Pesos del Modelo: 58.24 GiB · Gradientes + Optimizador: 180.54 GiB · Act: 2.62 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI355X 288GB (288GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

A100 80GB SXM (80GB físicos, 76 GiB utilizables) ejecuta Gemma 4 31B IT en 4 bits (Q4_K_M) con 19.04 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 56.96 GiB (~68.6 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Gemma 4 31B IT utiliza topología GQA Denso (31.27B totales, 31.27B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 1.41 GiB a 3.28 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 1.64 GiB en 32K (total 19.27 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 31B IT @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (A100 80GB SXM)	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	58.24 GiB	1.41 GiB	60.21 GiB (64.65 GB)	~21.2 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)	30.94 GiB	1.41 GiB	32.91 GiB (35.34 GB)	~39.1 tok/s	Cabe con Margen Seguro	A40 48GB (48GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	23.47 GiB	1.41 GiB	25.44 GiB (27.32 GB)	~50.9 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)	20.17 GiB	1.41 GiB	22.14 GiB (23.77 GB)	~58.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	17.07 GiB	1.41 GiB	19.04 GiB (20.44 GB)	~68.6 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)	15.25 GiB	1.41 GiB	17.22 GiB (18.49 GB)	~76.1 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)	13.72 GiB	1.41 GiB	15.69 GiB (16.85 GB)	~83.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	10.97 GiB	1.41 GiB	12.94 GiB (13.89 GB)	~102.5 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede A100 80GB SXM (80GB) ejecutar Gemma 4 31B IT?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Gemma 4 31B IT requiere 19.04 GiB de VRAM total (17.07 GiB pesos + 1.41 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 76 GiB utilizables en A100 80GB SXM, alcanzando ~68.6 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Gemma 4 31B IT con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 3.28 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 20.91 GiB (22.45 GB decimales).

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