Llama 4 Scout 17B-16E (109B) en Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Llama 4 Scout 17B-16E (109B) (109B total, 17.2B activos, MoE Disperso + GQA) requiere 61.95 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 64.01 GiB totales a 8K de contexto y 68.51 GiB a 32K en Gaudi 3 128GB HBM2e (~127 tok/s).

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Modelo de Pesos Abiertos109B / 17.2B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 61.95 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

Fórmula derivada de config.json HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 64.01 GiB (68.73 GB) / 128 GiB (50%)

Pesos del Modelo: 61.95 GiB Caché KV y Estado: 1.5 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

64.01 GiB

68.73 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

121.6 GiB

128 GB (física)

Margen de Seguridad

+57.59 GiB

50% utilización

Velocidad Decode Est.

~127 tok/s

17.2B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~24000 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~171 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$0.97

MoE Disperso + GQA · Llama 4

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

~$8,500

Mejor Calidad-Precio / Usada

2x A100 80GB SXM

160GB · ~$24,000

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

Vast.ai · $0.44 / h

1x A100 80GB SXM

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~171ms · ~127 tok/s)

[Llama 4 Scout 17B-16E (109B) · 64.01 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

~64.4 meses

Electricidad local est.: $12.77 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x A100 80GB SXM (Nube Comunitaria · PCIe)	80 GB	$1.19 / h	$144.70 / 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 A100 80GB SXM (Instancia Dedicada · $300 Credit*)	80 GB	$2.40 / h	$291.48 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	1x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada)	80 GB	$2.40 / h	$291.48 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
DigitalOcean	1x Instinct MI300X 192GB (Instancia Dedicada)	192 GB	$2.59 / h	$314.94 / 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 4 Scout 17B-16E (109B)

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

65.47 GiB

Pesos del Modelo: 61.95 GiB · Gradientes + Optimizador: 2.41 GiB · Act: 1.11 GiB

GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible

208.29 GiB

Pesos del Modelo: 203.03 GiB · Gradientes + Optimizador: 3.78 GiB · Act: 1.48 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI325X 256GB (256GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

835.02 GiB

Pesos del Modelo: 203.03 GiB · Gradientes + Optimizador: 629.39 GiB · Act: 2.6 GiB

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

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB físicos, 121.6 GiB utilizables) ejecuta Llama 4 Scout 17B-16E (109B) en 4 bits (Q4_K_M) con 64.01 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 57.59 GiB (~127 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Llama 4 Scout 17B-16E (109B) utiliza topología MoE Disperso + GQA (109B totales, 17.2B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 1.5 GiB a 6 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 3 GiB en 32K (total 65.51 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 4 Scout 17B-16E (109B) @ 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)	203.03 GiB	1.5 GiB	205.09 GiB (220.21 GB)	~4 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	107.86 GiB	1.5 GiB	109.92 GiB (118.03 GB)	~83.9 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	83.24 GiB	1.5 GiB	85.3 GiB (91.59 GB)	~102.6 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	72.41 GiB	1.5 GiB	74.47 GiB (79.96 GB)	~113.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Fórmula derivada de config.json
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	61.95 GiB	1.5 GiB	64.01 GiB (68.73 GB)	~127 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	54.23 GiB	1.5 GiB	56.29 GiB (60.44 GB)	~139 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	49.88 GiB	1.5 GiB	51.94 GiB (55.77 GB)	~146.9 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	35.32 GiB	1.5 GiB	37.38 GiB (40.14 GB)	~181 tok/s	Cabe con Margen Seguro	A40 48GB (48GB)	Fórmula derivada de config.json

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB) ejecutar Llama 4 Scout 17B-16E (109B)?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Llama 4 Scout 17B-16E (109B) requiere 64.01 GiB de VRAM total (61.95 GiB pesos + 1.5 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 121.6 GiB utilizables en Gaudi 3 128GB HBM2e, alcanzando ~127 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Llama 4 Scout 17B-16E (109B) con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 6 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 68.51 GiB (73.56 GB decimales).

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