GeForce RTX 4090 24GB (desktop)

GeForce RTX 4090 Founders Edition / 24GB desktop · discrete-vram

Für die Schätzung genutzte Kapazität: 24,00 GiB

Vendor-marketed GB for discrete GPU VRAM is treated as GiB (2^30 bytes), matching physical GDDR/HBM module organization. This is an explicit unit assumption.

Gerät und Last wählen und Katalogmodelle filtern, die vom Speicher her passen könnten.

Erweiterte Einstellungen

GiB (2^30 Byte)

Modellstruktur selbst eintragen

Die Datei wird nur im Browser gelesen und nicht hochgeladen.

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

Schätzung

Passt voraussichtlich

Unter den aktuellen Annahmen liegt die obere Schätzung unter 90 % des Budgets.

Geschätzter Speicherbereich: 4,92 GiB5,42 GiB

Die Gewichte stammen aus den gewählten Dateimetadaten. Laufzeitanteile bleiben geschätzt.

Gewichte4,36 GiB
KV-Cache (Rohdaten)0,44 GiB
KV-Zusatz (Quantisierungsmetadaten u. a.)0,00 GiB
Aktivierungen / Arbeitsbereich0,06 GiB
Reserve der Laufzeit0,06 GiB
Sicherheitsmarge0,00 GiB

Verfügbares Budget: 22,00 GiB · Rest nach der Schätzung: 16,58 GiB17,08 GiB

Softwareunterstützung

Dokumentiert unterstützt. Genug Speicher bedeutet nicht, dass Engine, Quantisierung und Betriebssystem zusammenlaufen. Unterstützung bedeutet nicht, dass es schnell ist.

Annahmen, die das Ergebnis beeinflussen

  • Die vollständige Residenzschätzung nutzt die Gesamtparameter, inklusive inaktiver MoE-Experten.
  • Gewichtbytes kommen nur von den gewählten Dateien, nicht von allen Quantisierungen im Repository.
  • Die Downloadgröße ist nicht der GPU-Spitzenspeicher. Layout, Allocator und KV kommen extra.
  • Berücksichtigte Dateien: qwen2.5-7b-instruct-q4_k_m-00001-of-00002.gguf, qwen2.5-7b-instruct-q4_k_m-00002-of-00002.gguf.
  • Das Kontextbudget ist die Zahl gecachter Tokens je Sequenz (Prompt plus reservierte Generierung).
  • Gleichzeitige Sequenzen teilen eine Modellkopie; Gewichte werden nicht mit der Sequenzzahl multipliziert.
  • Der KV-Datentyp ist unabhängig von der Gewichtquantisierung, außer Sie ändern ihn.
  • Es werden 4 KV-Köpfe verwendet, nicht 28 Query-Köpfe.
  • Prefill-Spitze und stabiles Decoding sind nicht gleich. Das hohe Szenario liegt näher am Prefill.
  • Die Engine-Reserve ist nicht der tatsächliche Verbrauch von Gewichten und KV.
  • llama.cpp-Puffer wachsen mit Kontext und Batch. Das sind anpassbare Szenarien, keine Messungen — außer eine passende Kalibrierung liegt vor.
  • Host-RAM fließt nicht automatisch in dedizierten GPU-Speicher.

Rechenweg

Katalogmodelle unter dieser Last

ModellSchätzungGeschätzter Speicherbereich
Passt voraussichtlich4,92 GiB5,42 GiB
Passt voraussichtlich1,14 GiB1,54 GiB
Passt voraussichtlich3,22 GiB3,67 GiB
Passt voraussichtlich2,37 GiB2,80 GiB
Passt voraussichtlich10,00 GiB10,64 GiB
Knapp20,61 GiB21,50 GiB
Passt voraussichtlich4,78 GiB5,30 GiB
Passt voraussichtlich3,58 GiB4,08 GiB
Passt voraussichtlich5,93 GiB6,48 GiB
Passt voraussichtlich9,76 GiB10,39 GiB
Knapp20,53 GiB21,41 GiB
Passt voraussichtlich18,16 GiB18,93 GiB
Passt voraussichtlich10,24 GiB10,97 GiB
Passt voraussichtlich14,63 GiB15,34 GiB
Passt voraussichtlich16,08 GiB16,83 GiB