Gemma 4 E2B IT en RTX 4090 D (24GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad
Gemma 4 E2B IT (2.3B total, 2.3B activos, GQA Denso) requiere 1.46 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 2.08 GiB totales a 8K de contexto y 2.24 GiB a 32K en RTX 4090 D (~316 tok/s).
Cabe con Margen Seguro
Fórmula derivada de config.json
HF config.json ↗
Memoria GPU Requerida
2.08 GiB
2.23 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
22.8 GiB
24 GB (física)
Margen de Seguridad
+20.72 GiB
9% utilización
Velocidad Decode Est.
~316 tok/s
2.3B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~16391 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~250 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$0.05
GQA Denso · Apache-2.0
Hardware Recomendado para Esta Configuración
Mejor GPU Individual
RTX 4060 Ti 16GB (16GB)
~$430
Mejor Calidad-Precio / Usada
RTX 3060 12GB (12GB)
~$280
Memoria Unificada Apple
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud Desde
Vast.ai · $0.06 / h
1x RTX 3060 12GB
Comandos de Lanzamiento para Producción
llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf unsloth/gemma-4-e2b-it-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve google/gemma-4-E2B-it \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~250ms · ~316 tok/s)
[Gemma 4 E2B IT · 2.08 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
~23.4 meses
Electricidad local est.: $3.51 / mes
| Proveedor | Instancia Recomendada | VRAM Total | Tarifa por Hora | Costo Mensual Estimado | Facturación | Desplegar |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 1x RTX 5060 Ti 16GB (Nube Comunitaria) | 16 GB | $0.18 / h | $21.89 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
| Vast.ai | 1x RTX 3060 12GB (Host Verificado) | 12 GB | $0.06 / h | $7.42 / 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 E2B IT
QLoRA (4b)
Cabe con Margen Seguro
3.66 GiB
Pesos del Modelo: 1.46 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1 GiB
GPU Recomendada: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)
LoRA (16b)
Cabe con Margen Seguro
7.4 GiB
Pesos del Modelo: 4.28 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.32 GiB
GPU Recomendada: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)
FT Completo
Cabe con Margen Seguro
19.87 GiB
Pesos del Modelo: 4.28 GiB · Gradientes + Optimizador: 13.27 GiB · Act: 2.32 GiB
GPU Recomendada: Arc Pro B60 24GB (24GB)
Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización
Veredicto Rápido de Hardware
RTX 4090 D (24GB físicos, 22.8 GiB utilizables) ejecuta Gemma 4 E2B IT en 4 bits (Q4_K_M) con 2.08 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 20.72 GiB (~316 tok/s).
Ajuste de KV Cache y Motor
Gemma 4 E2B IT utiliza topología GQA Denso (2.3B totales, 2.3B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.07 GiB a 0.23 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.11 GiB en 32K (total 2.13 GiB).
Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)
Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Gemma 4 E2B IT @ 8K
| Formato de Cuantización | Pesos (GiB) | Caché KV | VRAM Total (GiB) | Velocidad Decode | Compatibilidad (RTX 4090 D) | GPU Recomendada | Fuente de Datos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16) | 4.28 GiB | 0.07 GiB | 4.9 GiB (5.26 GB) | ~130.3 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Tamaño oficial del checkpoint |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) | 2.28 GiB | 0.07 GiB | 2.9 GiB (3.11 GB) | ~223.4 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) | 1.76 GiB | 0.07 GiB | 2.38 GiB (2.56 GB) | ~274.4 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) | 1.61 GiB | 0.07 GiB | 2.23 GiB (2.39 GB) | ~293.8 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) | 1.46 GiB | 0.07 GiB | 2.08 GiB (2.23 GB) | ~316 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) | 1.26 GiB | 0.07 GiB | 1.88 GiB (2.02 GB) | ~351.6 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) | 1.15 GiB | 0.07 GiB | 1.77 GiB (1.9 GB) | ~374.8 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) | 0.9 GiB | 0.07 GiB | 1.52 GiB (1.63 GB) | ~380 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes
¿Puede RTX 4090 D (24GB) ejecutar Gemma 4 E2B IT?
En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Gemma 4 E2B IT requiere 2.08 GiB de VRAM total (1.46 GiB pesos + 0.07 GiB caché KV + 0.55 GiB buffers) frente a 22.8 GiB utilizables en RTX 4090 D, alcanzando ~316 tok/s.
¿Cuánta VRAM necesita Gemma 4 E2B IT con contexto de 32K?
Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 0.23 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 2.24 GiB (2.41 GB decimales).
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Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B)Qwen3.8 27BQwen3.8 2.4T-A95BQwen3.6 35B-A3BQwen3.5 397B-A17BQwen3.5 122B-A10BQwen3.5 35B-A3BQwen3.5 27BQwen3.5 9BQwen3.5 4BQwen3 Coder 480B-A35BQwen3 Coder Next 80B-A3BQwen3 Coder 30B-A3BQwen3 30B-A3B Instruct 2507Qwen3 235B-A22B Instruct 2507Qwen3 32BQwen3 14BQwen3 8BQwen3 4B Instruct 2507Qwen3 1.7BQwen3 0.6BQwen2.5 72B InstructQwen2.5 Coder 32B InstructQwQ 32B ReasoningDeepSeek V4.1 Flash (552B-A16B)DeepSeek V4 FlashDeepSeek V3.2 (685B)DeepSeek R1-0528 671BDeepSeek V3-0324 671BDeepSeek R1 Distill Llama 70BDeepSeek R1 Distill Qwen 32BDeepSeek R1 Distill Qwen 14BDeepSeek R1 Distill Llama 8Bgpt-oss-20bgpt-oss-120bGemma 4 31B ITGemma 4 26B-A4B ITGemma 4 12B ITGemma 4 E4B ITGemma 3 27B ITGemma 3 12B ITGemma 3 4B ITGLM-5.3 Flash (320B-A18B)GLM-5.3 (753B)GLM-5 (744B)GLM-4.5 (355B-A32B)GLM-4.5 Air (110B-A12B)GLM-4 32B-0414Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B)Kimi K3 (2.8T-A104B)Kimi K2 Instruct (1T-A32B)Kimi-Dev 72BMiniMax M3.1 Flash (428B-A23B)MiniMax M2.5 (229B-A10B)Step-5 Preview (600B-A27B)Step-3.7 Flash (198B-A11B)Step-3.5 Flash (197B-A11B)ERNIE 4.5 300B-A47B (文心)ERNIE 4.5 21B-A3B (文心)Hunyuan A13B Instruct (混元 80B)MiniCPM5 2B (面壁)Llama 4 Maverick 17B-128E (400B)Llama 4 Scout 17B-16E (109B)Llama 3.1 405B InstructLlama 3.3 70B InstructLlama 3.1 8B InstructLlama 3.2 3B InstructMistral Large 4 (1T-A52B)Mistral Large 2 123BMixtral 8x22B InstructMixtral 8x7B InstructMistral Small 3.2 24BDevstral Small 24BNemotron 3 Ultra 550B-A55BNemotron 3 Super 120B-A12BNemotron 3 Nano 30B-A3BCohere Command A 111BPhi-4 14BLiquid LFM3 1.7B