Qwen2.5 Coder 32B Instruct en Instinct MI355X 288GB (288GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Qwen2.5 Coder 32B Instruct (32.76B total, 32.76B activos, GQA Denso) requiere 18.81 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 21.37 GiB totales a 8K de contexto y 27.37 GiB a 32K en Instinct MI355X 288GB (~213.1 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos32.76B / 32.76B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 18.81 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

288 GB · 8000 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) 21.37 GiB (22.95 GB) / 288 GiB (7%)

Pesos del Modelo: 18.81 GiB Caché KV y Estado: 2 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

21.37 GiB

22.95 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

273.6 GiB

288 GB (física)

Margen de Seguridad

+252.23 GiB

7% utilización

Velocidad Decode Est.

~213.1 tok/s

32.76B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~19968 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~205 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$0.25

GQA Denso · Apache-2.0

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

Arc Pro B60 24GB (24GB)

~$599

Mejor Calidad-Precio / Usada

RTX 3090 (24GB)

~$750

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

Vast.ai · $0.19 / h

1x RTX 3090

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-AWQ \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~205ms · ~213.1 tok/s)

[Qwen2.5 Coder 32B Instruct · 21.37 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

~26.6 meses

Electricidad local est.: $4.26 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x RTX 3090 (Nube Comunitaria)	24 GB	$0.22 / h	$26.75 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	1x RTX 3090 (Host Verificado)	24 GB	$0.19 / h	$22.98 / 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) — Qwen2.5 Coder 32B Instruct

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

24.51 GiB

Pesos del Modelo: 18.81 GiB · Gradientes + Optimizador: 4.59 GiB · Act: 1.11 GiB

GPU Recomendada: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)

LoRA (16b) Cabe con Margen Seguro

69.71 GiB

Pesos del Modelo: 61.02 GiB · Gradientes + Optimizador: 7.21 GiB · Act: 1.48 GiB

GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

FT Completo Cabe con Margen Seguro

252.78 GiB

Pesos del Modelo: 61.02 GiB · Gradientes + Optimizador: 189.16 GiB · Act: 2.6 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI355X 288GB (288GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Instinct MI355X 288GB (288GB físicos, 273.6 GiB utilizables) ejecuta Qwen2.5 Coder 32B Instruct en 4 bits (Q4_K_M) con 21.37 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 252.23 GiB (~213.1 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Qwen2.5 Coder 32B Instruct utiliza topología GQA Denso (32.76B totales, 32.76B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 2 GiB a 8 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 4 GiB en 32K (total 23.37 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 — Qwen2.5 Coder 32B Instruct @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (Instinct MI355X 288GB)	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	61.02 GiB	2 GiB	63.58 GiB (68.27 GB)	~75.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	32.42 GiB	2 GiB	34.98 GiB (37.56 GB)	~134.5 tok/s	Cabe con Margen Seguro	A40 48GB (48GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	25.02 GiB	2 GiB	27.58 GiB (29.61 GB)	~168.2 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	21.86 GiB	2 GiB	24.42 GiB (26.22 GB)	~188.4 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Fórmula derivada de config.json
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	18.81 GiB	2 GiB	21.37 GiB (22.95 GB)	~213.1 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	16.44 GiB	2 GiB	19 GiB (20.4 GB)	~237.2 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	15.11 GiB	2 GiB	17.67 GiB (18.97 GB)	~253.3 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	10.81 GiB	2 GiB	13.37 GiB (14.36 GB)	~324.6 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede Instinct MI355X 288GB (288GB) ejecutar Qwen2.5 Coder 32B Instruct?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Qwen2.5 Coder 32B Instruct requiere 21.37 GiB de VRAM total (18.81 GiB pesos + 2 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 273.6 GiB utilizables en Instinct MI355X 288GB, alcanzando ~213.1 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Qwen2.5 Coder 32B Instruct con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 8 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 27.37 GiB (29.39 GB decimales).

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