Llama 3.2 3B Instruct en A800 80GB SXM (80GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad
Llama 3.2 3B Instruct (3.21B total, 3.21B activos, GQA Denso) requiere 1.97 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 3.41 GiB totales a 8K de contexto y 6.03 GiB a 32K en A800 80GB SXM (~380 tok/s).
Cabe con Margen Seguro
Fórmula derivada de config.json
HF config.json ↗
Memoria GPU Requerida
3.41 GiB
3.66 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
76 GiB
80 GB (física)
Margen de Seguridad
+72.59 GiB
4% utilización
Velocidad Decode Est.
~380 tok/s
3.21B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~24000 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~171 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$0.04
GQA Denso · Llama 3.2
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/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~171ms · ~380 tok/s)
[Llama 3.2 3B Instruct · 3.41 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) — Llama 3.2 3B Instruct
QLoRA (4b)
Cabe con Margen Seguro
4.21 GiB
Pesos del Modelo: 1.97 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1.04 GiB
GPU Recomendada: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)
LoRA (16b)
Cabe con Margen Seguro
9.17 GiB
Pesos del Modelo: 5.98 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.39 GiB
GPU Recomendada: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)
FT Completo
Cabe con Margen Seguro
26.96 GiB
Pesos del Modelo: 5.98 GiB · Gradientes + Optimizador: 18.54 GiB · Act: 2.44 GiB
GPU Recomendada: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)
Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización
Veredicto Rápido de Hardware
A800 80GB SXM (80GB físicos, 76 GiB utilizables) ejecuta Llama 3.2 3B Instruct en 4 bits (Q4_K_M) con 3.41 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 72.59 GiB (~380 tok/s).
Ajuste de KV Cache y Motor
Llama 3.2 3B Instruct utiliza topología GQA Denso (3.21B totales, 3.21B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.88 GiB a 3.5 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 1.75 GiB en 32K (total 4.28 GiB).
Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)
Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Llama 3.2 3B Instruct @ 8K
| Formato de Cuantización | Pesos (GiB) | Caché KV | VRAM Total (GiB) | Velocidad Decode | Compatibilidad (A800 80GB SXM) | GPU Recomendada | Fuente de Datos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16) | 5.98 GiB | 0.88 GiB | 7.42 GiB (7.97 GB) | ~175.3 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) | 3.18 GiB | 0.88 GiB | 4.62 GiB (4.96 GB) | ~286.6 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) | 2.45 GiB | 0.88 GiB | 3.89 GiB (4.18 GB) | ~343.4 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) | 2.21 GiB | 0.88 GiB | 3.65 GiB (3.92 GB) | ~367.4 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) | 1.97 GiB | 0.88 GiB | 3.41 GiB (3.66 GB) | ~380 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) | 1.7 GiB | 0.88 GiB | 3.14 GiB (3.37 GB) | ~380 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) | 1.56 GiB | 0.88 GiB | 3 GiB (3.22 GB) | ~380 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) | 1.19 GiB | 0.88 GiB | 2.63 GiB (2.82 GB) | ~380 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes
¿Puede A800 80GB SXM (80GB) ejecutar Llama 3.2 3B Instruct?
En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Llama 3.2 3B Instruct requiere 3.41 GiB de VRAM total (1.97 GiB pesos + 0.88 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 76 GiB utilizables en A800 80GB SXM, alcanzando ~380 tok/s.
¿Cuánta VRAM necesita Llama 3.2 3B Instruct con contexto de 32K?
Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 3.5 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 6.03 GiB (6.47 GB decimales).
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