Gemma 3 27B IT の VRAM・メモリ要件
出典付きの構成と、選択した重みファイルに基づく具体的なチェックポイントです。 GGUF Q4_0 (Google QAT)：8,192 トークンで約 17.20 GiB–17.97 GiB、シーケンス 1、FP16 KV、llama.cpp。
これは見積もりであり、実機トレースではありません。未確認ファイル由来の重み
公開元と出典
- 提供元Google
- Hugging Face
google/gemma-3-27b-it - Revision
005ad3404e59d6023443cb575daa05336842228a - 総パラメータ数27,432,406,640
- 層数62
- クエリヘッド32
- KVヘッド16 (sliding-window)
- ヘッド次元128
- 記録されているコンテキスト上限131,072
- 完全性complete · full
この見積もりのメモリ内訳
ファイルのバイト、生の KV、エンジンの追加分、合計需要は別々です。ランタイムのトレースではありません。
- Weight artifact
- 16.05 GiB (17,229,630,496 bytes)
- Raw KV cache
- 1.03 GiB (1,107,296,256 bytes)
- Engine extras / workspace
- 0.13 GiB–0.89 GiB
- Total estimated demand
- 17.20 GiB–17.97 GiB
計上したファイル
| 量子化 | 計上したファイル | バイト | 実行エンジン | 根拠 |
|---|---|---|---|---|
| Official BF16 safetensors (text + SigLIP vision tower) bf16 | 54,864,980,440 (51.10 GiB / 54.86 GB) | vllm, sglang, unspecified | file-metadata | |
| GGUF Q4_0 (Google QAT) gguf-q4_0 | gemma-3-27b-it-q4_0.gguf | 17,229,630,496 (16.05 GiB / 17.23 GB) | llama.cpp, ollama, unspecified | file-metadata |
| INT4 theoretical | 公開ファイルなし | 13,716,203,320 (理論行はダウンロード可能な成果物ではありません。) | — | theoretical |
量子化とコンテキストごとのメモリ
同時シーケンスは 1 です。KV は既定で FP16 です。範囲には、記載したエンジンの記録済みランタイム分が含まれます。数字は対話式計算機と同じコアです。
| 量子化 | 2,048 tokens | 8,192 tokens | 32,768 tokens |
|---|---|---|---|
| Official BF16 safetensors (text + SigLIP vision tower) | 52.28 GiB–54.18 GiB | 52.75 GiB–54.66 GiB | 54.63 GiB–56.59 GiB |
| GGUF Q4_0 (Google QAT) | 16.73 GiB–17.44 GiB | 17.20 GiB–17.97 GiB | 19.08 GiB–19.98 GiB |
| INT4 theoretical 理論行はダウンロード可能な成果物ではありません。 | 13.46 GiB–17.69 GiB | 13.93 GiB–18.30 GiB | 15.81 GiB–20.60 GiB |
KV Cache（生データ）
関連ページ
出典
結果を左右する前提
- 要求コンテキストは記録上のネイティブ窓 131072 トークン以内です。
- 常駐ウェイトの見積もりは総パラメータを使い、非アクティブな MoE エキスパートも含めます。
- ウェイトのバイト数は選んだファイルだけです。リポジトリ内の全量子化を合計しません。
- ダウンロードサイズはピーク GPU メモリではありません。実行時レイアウトと KV は別です。
- 計上したファイル: gemma-3-27b-it-q4_0.gguf。
- 視覚コンポーネントがあります。テキスト推論ではエンコーダ/projector を含めません。
- コンテキストはシーケンスあたりのキャッシュトークン数（入力＋生成の予約）です。
- 同時シーケンスは同一のモデル複製を共有し、ウェイトはシーケンス数では増えません。
計算機
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検索するかカタログから選ぶと、ローカルLLMの必要VRAMが出ます。
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