GLM-4.5 (355B-A32B) en Atlas 300I Duo 96GB (310P) (96GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

GLM-4.5 (355B-A32B) (355B total, 32B activos, MoE Disperso + GQA) requiere 200.75 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 204.19 GiB totales a 8K de contexto y 212.81 GiB a 32K en Atlas 300I Duo 96GB (310P) (~4.1 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos355B / 32B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 200.75 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

96 GB · 408 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Supera la Memoria GPU Disponible

Fórmula derivada de config.json HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 204.19 GiB (219.25 GB) / 96 GiB (213%)

Pesos del Modelo: 200.75 GiB Caché KV y Estado: 2.88 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

204.19 GiB

219.25 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

91.2 GiB

96 GB (física)

Margen de Seguridad

-112.99 GiB

213% utilización

Velocidad Decode Est.

~4.1 tok/s

32B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~1138 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~3601 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$257.45

MoE Disperso + GQA · MIT

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

Instinct MI325X 256GB (256GB)

~$21,000

Mejor Calidad-Precio / Usada

2x H200 141GB SXM

282GB · ~$64,000

Memoria Unificada Apple

Mac Studio M3 Ultra 512GB

~$9,500

Cloud Desde

DigitalOcean · $3.80 / h

1x Instinct MI325X 256GB

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/GLM-4.5-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve zai-org/GLM-4.5 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~3601ms · ~4.1 tok/s)

[GLM-4.5 (355B-A32B) · 204.19 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: 2026-11-05

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

Amortización de compra

~25.5 meses

Electricidad local est.: $21.28 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x B300 288GB Blackwell Ultra (Nube Comunitaria)	288 GB	$6.94 / h	$843.90 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	2x H200 141GB SXM (Host Verificado · NVL)	282 GB	$7.74 / h	$940.94 / mes	Spot / Bajo demanda	Lanzar GPU ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	8x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada · $300 Credit*)	640 GB	$19.18 / h	$2331.80 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	8x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada)	640 GB	$19.18 / h	$2331.80 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
DigitalOcean	1x Instinct MI325X 256GB (Instancia Dedicada)	256 GB	$3.80 / h	$462.08 / 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) — GLM-4.5 (355B-A32B)

QLoRA (4b) Supera la Memoria GPU Disponible

206.34 GiB

Pesos del Modelo: 200.75 GiB · Gradientes + Optimizador: 4.48 GiB · Act: 1.11 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI325X 256GB (256GB)

LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible

669.76 GiB

Pesos del Modelo: 661.24 GiB · Gradientes + Optimizador: 7.04 GiB · Act: 1.48 GiB

GPU Recomendada: 8x H200 141GB SXM (1128GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

2713.68 GiB

Pesos del Modelo: 661.24 GiB · Gradientes + Optimizador: 2049.84 GiB · Act: 2.6 GiB

GPU Recomendada: Requiere Multi-GPU

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Una sola Atlas 300I Duo 96GB (310P) (96GB) no alcanza para cargar GLM-4.5 (355B-A32B) en 4 bits (204.19 GiB a 8K). Usa paralelismo tensorial multi-GPU, offload a RAM o alquila una GPU de mayor capacidad.

Ajuste de KV Cache y Motor

GLM-4.5 (355B-A32B) utiliza topología MoE Disperso + GQA (355B totales, 32B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 2.88 GiB a 11.5 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 5.75 GiB en 32K (total 207.06 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 — GLM-4.5 (355B-A32B) @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (Atlas 300I Duo 96GB (310P))	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	661.24 GiB	2.88 GiB	664.68 GiB (713.69 GB)	~1 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Requiere Multi-GPU	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	351.28 GiB	2.88 GiB	354.72 GiB (380.88 GB)	~2 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Requiere Multi-GPU	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	271.11 GiB	2.88 GiB	274.55 GiB (294.8 GB)	~2.7 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Requiere Multi-GPU	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	235.31 GiB	2.88 GiB	238.75 GiB (256.36 GB)	~3.3 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI355X 288GB (288GB)	Fórmula derivada de config.json
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	200.75 GiB	2.88 GiB	204.19 GiB (219.25 GB)	~4.1 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	175.87 GiB	2.88 GiB	179.31 GiB (192.53 GB)	~5 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	161.79 GiB	2.88 GiB	165.23 GiB (177.41 GB)	~5.7 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	113.97 GiB	2.88 GiB	117.41 GiB (126.07 GB)	~11.3 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Fórmula derivada de config.json

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede Atlas 300I Duo 96GB (310P) (96GB) ejecutar GLM-4.5 (355B-A32B)?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, GLM-4.5 (355B-A32B) requiere 204.19 GiB de VRAM total (200.75 GiB pesos + 2.88 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 91.2 GiB utilizables en Atlas 300I Duo 96GB (310P), alcanzando ~4.1 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita GLM-4.5 (355B-A32B) con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 11.5 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 212.81 GiB (228.5 GB decimales).

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