Gemma 4 31B IT en Radeon RX 7900 XTX 24GB (24GB) — 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 Radeon RX 7900 XTX 24GB (~33.3 tok/s).
Cabe con Margen Seguro
Tamaño medido de archivo GGUF
HF config.json ↗
Memoria GPU Requerida
19.04 GiB
20.44 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
22.8 GiB
24 GB (física)
Margen de Seguridad
+3.76 GiB
79% utilización
Velocidad Decode Est.
~33.3 tok/s
31.27B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~1023 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~4005 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$1.58
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 ~4005ms · ~33.3 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.
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)
Margen Ajustado (<8% Libre)
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)
Supera la Memoria GPU Disponible
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
Radeon RX 7900 XTX 24GB (24GB físicos, 22.8 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 3.76 GiB (~33.3 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)
Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Gemma 4 31B IT @ 8K
| Formato de Cuantización | Pesos (GiB) | Caché KV | VRAM Total (GiB) | Velocidad Decode | Compatibilidad (Radeon RX 7900 XTX 24GB) | 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) | ~1.4 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) | 30.94 GiB | 1.41 GiB | 32.91 GiB (35.34 GB) | ~4.9 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | 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) | ~15.3 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | 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) | ~28.3 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) | ~33.3 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) | 15.25 GiB | 1.41 GiB | 17.22 GiB (18.49 GB) | ~37 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) | ~40.9 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) | ~50.4 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes
¿Puede Radeon RX 7900 XTX 24GB (24GB) 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 22.8 GiB utilizables en Radeon RX 7900 XTX 24GB, alcanzando ~33.3 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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