Gemma 3 27B IT (Multimodal) VRAM-Bedarf, GGUF-Größen & GPU-Le…

Interaktiver Speicher- & Kontextsimulator für Gemma 3 27B IT (Multimodal)

Gewichtsquantisierung (bpw)

KV-Cache-Präzision

Ziel-GPU / Unified-Memory-Klasse

Geräte (TP)

Kontextlänge (Tokens) 32,768 Tokens

Speicheraufschlüsselung & Bandbreitenlimit

Knapp (>90 % nutzbar)

Modellgewichte: 77.1% KV: 14.5% Overhead: 8.4%

Gesamter Speicherbedarf

20.06 GB

Belegung pro Gerät: 20.06 GB

Modellgewichte

15.47 GB

KV-Cache (FP16): 2.91 GB

Gesch. Einzelstream-Decode

29.7 tok/s

Runtime- & TP-Overhead: 1.68 GB

Max. Kontext vor OOM

13,224

Tokens

Architekturbedingte KV-Komprimierung spart 90.6 % gegenüber naiver MHA FP16 (31.00 GB).

Präzisions- & Quantisierungs-VRAM-Matrix (8K / 32K / 128K Kontext)

Gesamter GPU-Speicherbedarf nach Gewichtspräzision und Kontextlänge (Batch = 1, FP16-KV-Cache)
Präzision / Format	Effektive bpw	Nur Gewichte	Gesamt @ 8K	Gesamt @ 32K	Gesamt @ 128K	Empfohlene Klasse (@ 32K)
FP16 / BF16	16.00 bpw	51.04 GB	54.82 GB	56.69 GB	64.19 GB	NVIDIA A100 80GB
FP8	8.50 bpw	27.11 GB	30.18 GB	32.05 GB	39.55 GB	Apple M4 Pro 48GB
Q8_0	8.50 bpw	27.11 GB	30.18 GB	32.05 GB	39.55 GB	Apple M4 Pro 48GB
Q6_K	6.56 bpw	20.92 GB	23.80 GB	25.68 GB	33.18 GB	RTX 5090 32GB
Q5_K_M	5.69 bpw	18.15 GB	20.94 GB	22.82 GB	30.32 GB	RTX 3090 24GB
Q4_K_M	4.85 bpw	15.47 GB	18.18 GB	20.06 GB	27.56 GB	RTX 3090 24GB
AWQ INT4	4.50 bpw	14.35 GB	17.03 GB	18.91 GB	26.41 GB	RTX 3090 24GB
IQ4_XS	4.25 bpw	13.56 GB	16.21 GB	18.09 GB	25.59 GB	RTX 3090 24GB

Hardware-Kompatibilität & Decode-Geschwindigkeit (Gemma 3 27B IT (Multimodal) @ Q4_K_M, 32K Kontext)

Passstatus, Speicherauslastung und geschätzter Decode-Durchsatz auf führenden GPUs und Apple Silicon
Hardware-Klasse	Speicher & Bandbreite	Benötigt (32K)	Bewertung	Gesch. Decode-Rate
RTX 3090 24GB	24 GB · 936 GB/s	20.06 GB (84%)	Knapp (>90 % nutzbar)	29.7 tok/s
RTX 4090 24GB	24 GB · 1008 GB/s	20.06 GB (84%)	Knapp (>90 % nutzbar)	32.0 tok/s
RTX 5090 32GB	32 GB · 1792 GB/s	20.06 GB (63%)	Passt komfortabel	56.8 tok/s
Apple M-Max 64GB	64 GB · 546 GB/s	19.49 GB (30%)	Passt komfortabel	16.3 tok/s
Mac Studio 128GB	128 GB · 546 GB/s	19.49 GB (15%)	Passt komfortabel	16.3 tok/s
Mac Studio 192GB	192 GB · 800 GB/s	19.49 GB (10%)	Passt komfortabel	23.9 tok/s
NVIDIA A100 80GB	80 GB · 2039 GB/s	20.06 GB (25%)	Passt komfortabel	68.4 tok/s
NVIDIA H100 80GB	80 GB · 3350 GB/s	20.06 GB (25%)	Passt komfortabel	112.5 tok/s

Geprüfte Transformer-Architekturparameter

Checkpoint ID: google/gemma-3-27b-it
Ollama Tag: gemma3:27b
License / Release: Gemma Terms · 2025-Q1
Topologie & Attention: Dichter Transformer
Aufmerksamkeitsmechanismus: Hybride Sliding-Window-Attention (SWA)
Gesamtparameter (Mrd.): 27.4B
Aktive Parameter / Token (Mrd.): 27.4B
Verborgene Schichten / Hidden-Dimension: 62 / 5376
Query-Heads / KV-Heads: 32Q / 16KV (d=128)
Sliding Window: 1024 (83% local)
Vocab / Max Position: 262,208 / 131,072

Quantisierte Formate speichern blockweise Skalierungsfaktoren und Nullpunkte neben gepackten Ganzzahlgewichten. Ein 4-Bit-GGUF-Checkpoint in Q4_K_M benötigt im Schnitt 4.85 effektive Bits pro Parameter (nicht 4.00), während Q8_0 bei 8.50 bpw liegt. Bei Mixture-of-Experts-Modellen bleiben sämtliche gerouteten und geteilten Experten im Speicher resident, um Host-Paging bei jedem Token zu verhindern.

Standard-Grouped-Query-Attention reserviert über alle Schichten hinweg 2 × L × H_kv × d_head × S × B × bytes_kv. DeepSeek Multi-head Latent Attention (MLA) komprimiert Keys und Values auf L × (d_kv_lora + d_qk_rope) × S × B × bytes_kv und senkt den Speicherbedarf langer Kontexte um über 90 %. Hybride Sliding-Window-Modelle deckeln lokale Schichten bei min(S, window_size), während globale Schichten linear mit S wachsen.

Schnellstart-Befehle für vLLM & Ollama (Gemma 3 27B IT (Multimodal))

vllm serve google/gemma-3-27b-it \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --max-model-len 32768 \
  --max-num-seqs 8 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --kv-cache-dtype fp8 \
  --enable-prefix-caching \
  --port 8000

# Save as Modelfile, then run: ollama create gemma-3-27b-custom -f Modelfile
FROM gemma3:27b
PARAMETER num_ctx 32768
PARAMETER num_batch 512
PARAMETER flash_attn true

# Environment variables for ollama serve:
# OLLAMA_NUM_PARALLEL=8 OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1 OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0 ollama serve

Gemma 3 27B IT (Multimodal) — VRAM-Anforderungen, Quantisierungsmatrix & GPU-Leitfaden

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