Läuft Qwen2.5-72B-Instruct auf DGX Spark?

Ja, mit Luft Qwen2.5-72B-Instruct mit Q4_K_M braucht 43,61 GiB–44,98 GiB bei 8.192 Tokens Kontext. Die DGX Spark (GB10) hat etwa 112 GiB nutzbar.

12 Dateien, zusammen 44,0 GB.

Das sind Schätzungen aus der config des Modells und den Dateigrößen, keine Messungen. So rechnen wir

Wie viel Luft bleibt

Andere Dateien auf dieser Karte

QuantisierungDateigrößeEngineSummePassung
BF16 safetensors145,4 GBvllm138,6 GiB–140,5 GiBPasst nicht
GGUF Q8_0 (Qwen)77,5 GBllama.cpp74,8 GiB–76,8 GiBLäuft mit Luft
GGUF Q6_K (Qwen)59,9 GBllama.cpp58,4 GiB–60,0 GiBLäuft mit Luft
GGUF Q5_K_M (Qwen)51,7 GBllama.cpp50,8 GiB–52,3 GiBLäuft mit Luft
GGUF Q4_K_M Aktuelles Setup44,0 GBllama.cpp43,6 GiB–45,0 GiBLäuft mit Luft

Gleicher Kontext (8.192 Tokens), ein Chat gleichzeitig, jede Datei mit ihrer üblichen Engine.

Verwendetes Setup

Technische Kennungen und Freigabedaten
  • Modellqwen2.5-72b-instruct
  • Hardwarenvidia-dgx-spark-128gb-unified
  • Quantisierunggguf-q4_k_m
  • Freigabecode für dieses Setupv2.eyJzY2hlbWFWZXJzaW9uIjoyLCJjYWxjdWxhdG9yVmVyc2lvbiI6IjAuMy4wIiwiZGF0YXNldFZlcnNpb24iOiIyMDI2LTEwLTAyLjEiLCJjb25maWciOnsibW9kZWxJZCI6InF3ZW4yLjUtNzJiLWluc3RydWN0IiwiaGFyZHdhcmVJZCI6Im52aWRpYS1kZ3gtc3BhcmstMTI4Z2ItdW5pZmllZCIsImRldmljZUNvdW50IjoxLCJxdWFudGl6YXRpb25JZCI6ImdndWYtcTRfa19tIiwiY29udGV4dFRva2VucyI6ODE5MiwiY29uY3VycmVudFNlcXVlbmNlcyI6MSwiZW5naW5lIjoibGxhbWEuY3BwIiwia3ZUeXBlIjoiZnAxNiJ9fQ
So kommt die Zahl zustande

Summe = Gewichtsdatei + KV-Cache + Laufzeitpuffer. Die Spanne reicht von niedrigem bis hohem Laufzeit-Overhead der gezeigten Engine.

Gewichte (Datei)
40,99 GiB (44.010.465.472 bytes)
KV-Cache
2,50 GiB (2.684.354.560 bytes)
Laufzeitpuffer
0,13 GiB–1,49 GiB
Summe
43,61 GiB–44,98 GiB
Nutzbarer Speicher
112,00 GiB
Reserve für System / Anzeige
16,00 GiB
Rest
67,02 GiB–68,39 GiB

obere Schätzung 44,98 GiB bei 112,00 GiB verfügbar

Unified Memory ist ein gemeinsamer Speicher. Arbeitsspeicher kommt nicht obendrauf, und mehrere Rechner sind kein gemeinsamer Speicher.

  • Der Kontext liegt im nativen Fenster von 32768 Tokens.
  • Für die geladenen Gewichte zählen alle Parameter, auch inaktive MoE-Experten.
  • Gezählt werden nur die gewählten Gewichtsdateien, nicht alle Quantisierungen im Repository.
  • Die Downloadgröße ist nicht der Spitzenbedarf an GPU-Speicher. Laufzeitlayout, Allocator-Padding und KV-Cache kommen hinzu.
  • Gewichtbytes stammen aus 12 veröffentlichten Safetensors-Shards, zusammen 44010465472 Bytes.
  • Kontextlänge = gecachte Tokens pro Sequenz (Prompt plus reservierte Ausgabe).
  • Gleichzeitige Sequenzen teilen eine Modellkopie; Gewichte werden nicht mit der Sequenzzahl multipliziert.
  • Die KV-Präzision hängt nicht von der Quantisierung der Gewichte ab, solange Sie sie nicht ändern.
Diese Kombination im Rechner öffnenKV-Cache

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Quellen

Rechner

Die Komboseite behält Modell und Gerät der Route. Zum Ändern auf dem Hauptrechner anpassen; der Share behält dann diese Identität.

Katalog-Snapshot wird geladen…

Kontextlänge

Mehr Kontext braucht mehr Speicher für den KV-Cache, das Arbeitsgedächtnis des Modells für die Unterhaltung.

Weitere Optionen
Quantisierung
Laufzeit

Engine und KV-Cache-Typ für diese Schätzung.

Arbeitslast

Overhead-Szenario und der Prefill-Arbeitsspeicher.

Topologie

Wie das Modell auf Geräte verteilt wird. Speicher wird nicht addiert.

Replikatzahl ist eine erweiterte Option. Anzahl meint Knoten oder GPUs, nicht Replikate.

Budget

Systemreserve und Sicherheitsmarge. Ein leeres Feld behält den vorherigen Wert.

GiB (2^30 Byte)

%

Eigenes Modell

Konfiguration importieren oder die Architektur eintragen. Vor dem Import wird nichts gescannt.

Die Datei wird nur im Browser gelesen und nicht hochgeladen.

Nur huggingface.co, nur config.json, kein Token. Private Repos werden abgelehnt.

Wähle ein Modell, um zu sehen, wie viel Speicher es braucht.