Besoins VRAM de Microsoft Phi-4 (14B), tailles GGUF et guide…

Simulateur interactif de mémoire et de contexte pour Microsoft Phi-4 (14B)

Quantification des poids (bpw)

Précision du cache KV

GPU cible / palier de mémoire unifiée

Périphériques (TP)

Longueur du contexte (tokens) 32,768 tokens

Répartition mémoire et plafond de bande passante

Tient confortablement

Poids du modèle: 51.9% KV: 39.1% Overhead: 9%

Mémoire totale requise

16.00 Go

Allocation par périphérique: 16.00 Go

Poids du modèle

8.30 Go

Cache KV (FP16): 6.25 Go

Décodage estimé (1 flux)

37.5 tok/s

Surcharge runtime et TP: 1.45 Go

Contexte max avant OOM

71,519

tokens

La compression KV architecturale économise 75.0 % par rapport au MHA FP16 naïf (25.00 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	27.38 Go	30.97 Go	35.65 Go	54.40 Go	Apple M4 Pro 48GB
FP8	8.50 bpw	14.55 Go	17.75 Go	22.43 Go	41.18 Go	RTX 3090 24GB
Q8_0	8.50 bpw	14.55 Go	17.75 Go	22.43 Go	41.18 Go	RTX 3090 24GB
Q6_K	6.56 bpw	11.23 Go	14.33 Go	19.02 Go	37.77 Go	RTX 3090 24GB
Q5_K_M	5.69 bpw	9.74 Go	12.79 Go	17.48 Go	36.23 Go	RTX 3090 24GB
Q4_K_M	4.85 bpw	8.30 Go	11.31 Go	16.00 Go	34.75 Go	RTX 3090 24GB
AWQ INT4	4.50 bpw	7.70 Go	10.70 Go	15.38 Go	34.13 Go	RTX 4060 Ti 16GB
IQ4_XS	4.25 bpw	7.27 Go	10.26 Go	14.94 Go	33.69 Go	RTX 4060 Ti 16GB

Compatibilité matérielle et vitesse de décodage (Microsoft Phi-4 (14B) @ 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	16.00 Go (67%)	Tient confortablement	37.5 tok/s
RTX 4090 24GB	24 Go · 1008 GB/s	16.00 Go (67%)	Tient confortablement	40.4 tok/s
RTX 5090 32GB	32 Go · 1792 GB/s	16.00 Go (50%)	Tient confortablement	71.8 tok/s
Apple M-Max 64GB	64 Go · 546 GB/s	15.54 Go (24%)	Tient confortablement	20.6 tok/s
Mac Studio 128GB	128 Go · 546 GB/s	15.54 Go (12%)	Tient confortablement	20.6 tok/s
Mac Studio 192GB	192 Go · 800 GB/s	15.54 Go (8%)	Tient confortablement	30.2 tok/s
NVIDIA A100 80GB	80 Go · 2039 GB/s	16.00 Go (20%)	Tient confortablement	86.5 tok/s
NVIDIA H100 80GB	80 Go · 3350 GB/s	16.00 Go (20%)	Tient confortablement	142.0 tok/s

Paramètres vérifiés de l’architecture Transformer

Checkpoint ID: microsoft/phi-4
Ollama Tag: phi4:14b
License / Release: MIT · 2025-Q1
Topologie et attention: Transformer dense
Mécanisme d’attention: Attention à requêtes groupées (GQA)
Paramètres totaux (B): 14.7B
Paramètres actifs / token (B): 14.7B
Couches cachées / Dimension cachée: 40 / 5120
Têtes de requête / Têtes KV: 40Q / 10KV (d=128)
Vocab / Max Position: 100,352 / 16,384

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 Microsoft Phi-4 (14B)

vllm serve microsoft/phi-4 \
  --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 phi-4-14b-custom -f Modelfile
FROM phi4:14b
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