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Gemma 3 27B IT (Multimodal) — Besoins VRAM, matrice de quantification et guide GPU

Gemma 3 27B IT (Multimodal) (Google Gemma, Gemma Terms) repose sur une architecture Transformer dense comptant 27.4B paramètres résidents (27.4B actifs par token), 62 couches et Fenêtre glissante hybride (SWA) prenant en charge jusqu’à 131,072 tokens de contexte.

Charger dans le calculateur VRAM → Générer une config vLLM / Ollama → Comparer GPU auto-hébergé vs API → Comparer les tarifs API en direct sur DevToken →

Simulateur interactif de mémoire et de contexte pour Gemma 3 27B IT (Multimodal)

32,768 tokens

Répartition mémoire et plafond de bande passante

Ajusté (>90 % utile)
Poids du modèle: 77.1% KV: 14.5% Overhead: 8.4%
Mémoire totale requise
20.06 Go
Allocation par périphérique: 20.06 Go
Poids du modèle
15.47 Go
Cache KV (FP16): 2.91 Go
Décodage estimé (1 flux)
29.7 tok/s
Surcharge runtime et TP: 1.68 Go
Contexte max avant OOM
13,224
tokens

La compression KV architecturale économise 90.6 % par rapport au MHA FP16 naïf (31.00 Go).

Matrice VRAM par précision et quantification (contexte 8K / 32K / 128K)

Mémoire GPU totale requise selon la précision des poids et la longueur du contexte (batch = 1, cache KV FP16)
Précision / Format bpw effectifs Poids seuls Total @ ctx 8K Total @ ctx 32K Total @ ctx 128K Palier recommandé (@ 32K)
FP16 / BF16 16.00 bpw 51.04 Go 54.82 Go 56.69 Go 64.19 Go NVIDIA A100 80GB
FP8 8.50 bpw 27.11 Go 30.18 Go 32.05 Go 39.55 Go Apple M4 Pro 48GB
Q8_0 8.50 bpw 27.11 Go 30.18 Go 32.05 Go 39.55 Go Apple M4 Pro 48GB
Q6_K 6.56 bpw 20.92 Go 23.80 Go 25.68 Go 33.18 Go RTX 5090 32GB
Q5_K_M 5.69 bpw 18.15 Go 20.94 Go 22.82 Go 30.32 Go RTX 3090 24GB
Q4_K_M 4.85 bpw 15.47 Go 18.18 Go 20.06 Go 27.56 Go RTX 3090 24GB
AWQ INT4 4.50 bpw 14.35 Go 17.03 Go 18.91 Go 26.41 Go RTX 3090 24GB
IQ4_XS 4.25 bpw 13.56 Go 16.21 Go 18.09 Go 25.59 Go RTX 3090 24GB

Compatibilité matérielle et vitesse de décodage (Gemma 3 27B IT (Multimodal) @ Q4_K_M, contexte 32K)

Statut de compatibilité, utilisation mémoire et débit de décodage estimé sur les GPU phares et Apple Silicon
Palier matériel Mémoire et bande passante Requis (32K) Compatibilité Débit décodage est.
RTX 3090 24GB 24 Go · 936 GB/s 20.06 Go (84%) Ajusté (>90 % utile) 29.7 tok/s
RTX 4090 24GB 24 Go · 1008 GB/s 20.06 Go (84%) Ajusté (>90 % utile) 32.0 tok/s
RTX 5090 32GB 32 Go · 1792 GB/s 20.06 Go (63%) Tient confortablement 56.8 tok/s
Apple M-Max 64GB 64 Go · 546 GB/s 19.49 Go (30%) Tient confortablement 16.3 tok/s
Mac Studio 128GB 128 Go · 546 GB/s 19.49 Go (15%) Tient confortablement 16.3 tok/s
Mac Studio 192GB 192 Go · 800 GB/s 19.49 Go (10%) Tient confortablement 23.9 tok/s
NVIDIA A100 80GB 80 Go · 2039 GB/s 20.06 Go (25%) Tient confortablement 68.4 tok/s
NVIDIA H100 80GB 80 Go · 3350 GB/s 20.06 Go (25%) Tient confortablement 112.5 tok/s

Paramètres vérifiés de l’architecture Transformer

Checkpoint ID
google/gemma-3-27b-it
Ollama Tag
gemma3:27b
License / Release
Gemma Terms · 2025-Q1
Topologie et attention
Transformer dense
Mécanisme d’attention
Fenêtre glissante hybride (SWA)
Paramètres totaux (B)
27.4B
Paramètres actifs / token (B)
27.4B
Couches cachées / Dimension cachée
62 / 5376
Têtes de requête / Têtes KV
32Q / 16KV (d=128)
Sliding Window
1024 (83% local)
Vocab / Max Position
262,208 / 131,072

Les formats quantifiés stockent des facteurs d’échelle et des points zéro par bloc aux côtés des poids entiers compressés. Un checkpoint GGUF Q4_K_M 4 bits occupe en moyenne 4.85 bits effectifs par paramètre (et non 4.00), tandis que Q8_0 atteint 8.50 bpw. Pour les architectures Mixture-of-Experts, l’ensemble des experts routés et partagés reste résident en mémoire afin d’éviter la pagination hôte à chaque token.

L’attention à requêtes groupées standard alloue 2 × L × H_kv × d_head × S × B × bytes_kv sur l’ensemble des couches. L’attention latente multi-têtes de DeepSeek (MLA) compresse clés et valeurs en L × (d_kv_lora + d_qk_rope) × S × B × bytes_kv, réduisant de plus de 90 % l’empreinte mémoire sur long contexte. Les modèles hybrides à fenêtre glissante plafonnent les couches locales à min(S, window_size) tout en faisant croître linéairement les couches globales avec S.

Commandes rapides vLLM et Ollama pour Gemma 3 27B IT (Multimodal)

CLI vLLM (RTX 3090 24GB) 
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
Modelfile Ollama 
# 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

Comparer les modèles proches et de taille similaire à poids ouverts

Gemma 3 12B IT (Multimodal)

Google Gemma · 12.2B (HYBRID_SWA)

10.5 Go @ Q4_K_M · RTX 3060 12GB

Qwen3-30B-A3B (MoE)

Qwen · 30.5B (GQA)

21.8 Go @ Q4_K_M · RTX 3090 24GB

Mistral Small 3.1 (24B)

Mistral · 24B (GQA)

20.2 Go @ Q4_K_M · RTX 3090 24GB

Devstral Small (24B SWE Agent)

Mistral · 23.6B (GQA)

19.9 Go @ Q4_K_M · RTX 3090 24GB

GLM-4-32B-0414

Zhipu GLM · 32B (GQA)

21.8 Go @ Q4_K_M · RTX 3090 24GB

Codestral 22B

Mistral · 22.2B (GQA)

21.2 Go @ Q4_K_M · RTX 3090 24GB