Llama 3.3 70B Instruct en Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Llama 3.3 70B Instruct (70.55B total, 70.55B activos, GQA Denso) requiere 39.6 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 42.67 GiB totales a 8K de contexto y 50.17 GiB a 32K en Gaudi 3 128GB HBM2e (~54.5 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos70.55B / 70.55B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 39.6 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

128 GB · 3700 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) 42.67 GiB (45.82 GB) / 128 GiB (33%)

Pesos del Modelo: 39.6 GiB Caché KV y Estado: 2.5 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.57 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

42.67 GiB

45.82 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

121.6 GiB

128 GB (física)

Margen de Seguridad

+78.93 GiB

33% utilización

Velocidad Decode Est.

~54.5 tok/s

70.55B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~6763 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~606 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$1.68

GQA Denso · Llama 3.3

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

A40 48GB (48GB)

~$5,200

Mejor Calidad-Precio / Usada

RTX A6000 (48GB)

~$4,500

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

RunPod · $0.33 / h

1x RTX A6000

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~606ms · ~54.5 tok/s)

[Llama 3.3 70B Instruct · 42.67 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

~154.1 meses

Electricidad local est.: $6.38 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x RTX A6000 (Nube Comunitaria)	48 GB	$0.33 / h	$40.13 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	1x A100 80GB SXM (Host Verificado · SXM4)	80 GB	$0.44 / h	$53.75 / 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 3.3 70B Instruct

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

50.68 GiB

Pesos del Modelo: 39.6 GiB · Gradientes + Optimizador: 9.88 GiB · Act: 1.2 GiB

GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible

148.55 GiB

Pesos del Modelo: 131.41 GiB · Gradientes + Optimizador: 15.52 GiB · Act: 1.62 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI300X 192GB (192GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

541.63 GiB

Pesos del Modelo: 131.41 GiB · Gradientes + Optimizador: 407.37 GiB · Act: 2.85 GiB

GPU Recomendada: 4x B200 180GB (720GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB físicos, 121.6 GiB utilizables) ejecuta Llama 3.3 70B Instruct en 4 bits (Q4_K_M) con 42.67 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 78.93 GiB (~54.5 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Llama 3.3 70B Instruct utiliza topología GQA Denso (70.55B totales, 70.55B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 2.5 GiB a 10 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 5 GiB en 32K (total 45.17 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 — Llama 3.3 70B Instruct @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (Gaudi 3 128GB HBM2e)	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	131.41 GiB	2.5 GiB	134.48 GiB (144.4 GB)	~5.6 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	69.83 GiB	2.5 GiB	72.9 GiB (78.28 GB)	~31.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	53.91 GiB	2.5 GiB	56.98 GiB (61.18 GB)	~40.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	46.52 GiB	2.5 GiB	49.59 GiB (53.25 GB)	~46.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	39.6 GiB	2.5 GiB	42.67 GiB (45.82 GB)	~54.5 tok/s	Cabe con Margen Seguro	A40 48GB (48GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	35.33 GiB	2.5 GiB	38.4 GiB (41.23 GB)	~60.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	A40 48GB (48GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	31.91 GiB	2.5 GiB	34.98 GiB (37.56 GB)	~66.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	A40 48GB (48GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	25.11 GiB	2.5 GiB	28.18 GiB (30.26 GB)	~83.2 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB) ejecutar Llama 3.3 70B Instruct?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Llama 3.3 70B Instruct requiere 42.67 GiB de VRAM total (39.6 GiB pesos + 2.5 GiB caché KV + 0.57 GiB buffers) frente a 121.6 GiB utilizables en Gaudi 3 128GB HBM2e, alcanzando ~54.5 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Llama 3.3 70B Instruct con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 10 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 50.17 GiB (53.87 GB decimales).

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