Requisiti VRAM di Qwen3-30B-A3B (MoE), dimensioni GGUF e guid…

Simulatore interattivo di memoria e contesto per Qwen3-30B-A3B (MoE)

Quantizzazione dei pesi (bpw)

Precisione KV Cache

GPU di destinazione / fascia memoria unificata

Dispositivi (TP)

Lunghezza contesto (token) 32,768 token

Ripartizione memoria e limite di banda passante

Al limite (>90% usabile)

Pesi del modello: 79.2% KV: 13.8% Overhead: 7%

Memoria totale richiesta

21.75 GB

Allocazione per dispositivo: 21.75 GB

Pesi del modello

17.22 GB

KV Cache (FP16): 3.00 GB

Decodifica stimata (singolo flusso)

112.1 tok/s

Overhead runtime e TP: 1.53 GB

Contesto max prima di OOM

48,634

token

La compressione KV architetturale risparmia il 87.5% rispetto a MHA FP16 standard (24.00 GB).

Matrice VRAM per precisione e quantizzazione (contesto 8K / 32K / 128K)

Memoria GPU totale richiesta in base alla precisione dei pesi e alla lunghezza del contesto (batch = 1, KV cache FP16)
Precisione / Formato	bpw effettivi	Solo pesi	Totale @ ctx 8K	Totale @ ctx 32K	Totale @ ctx 128K	Fascia consigliata (@ 32K)
FP16 / BF16	16.00 bpw	56.81 GB	60.28 GB	62.53 GB	71.53 GB	NVIDIA A100 80GB
FP8	8.50 bpw	30.18 GB	32.85 GB	35.10 GB	44.10 GB	Apple M4 Pro 48GB
Q8_0	8.50 bpw	30.18 GB	32.85 GB	35.10 GB	44.10 GB	Apple M4 Pro 48GB
Q6_K	6.56 bpw	23.29 GB	25.76 GB	28.01 GB	37.01 GB	RTX 5090 32GB
Q5_K_M	5.69 bpw	20.20 GB	22.57 GB	24.82 GB	33.82 GB	RTX 5090 32GB
Q4_K_M	4.85 bpw	17.22 GB	19.50 GB	21.75 GB	30.75 GB	RTX 3090 24GB
AWQ INT4	4.50 bpw	15.98 GB	18.22 GB	20.47 GB	29.47 GB	RTX 3090 24GB
IQ4_XS	4.25 bpw	15.09 GB	17.31 GB	19.56 GB	28.56 GB	RTX 3090 24GB

Compatibilità hardware e velocità di decodifica (Qwen3-30B-A3B (MoE) @ Q4_K_M, contesto 32K)

Esito di compatibilità, utilizzo memoria e throughput di decodifica stimato sulle principali GPU e Apple Silicon
Fascia hardware	Memoria e banda	Richiesta (32K)	Compatibilità	Velocità decod. stimata
RTX 3090 24GB	24 GB · 936 GB/s	21.75 GB (91%)	Al limite (>90% usabile)	112.1 tok/s
RTX 4090 24GB	24 GB · 1008 GB/s	21.75 GB (91%)	Al limite (>90% usabile)	120.8 tok/s
RTX 5090 32GB	32 GB · 1792 GB/s	21.75 GB (68%)	Entra comodamente	214.7 tok/s
Apple M-Max 64GB	64 GB · 546 GB/s	21.15 GB (33%)	Entra comodamente	61.6 tok/s
Mac Studio 128GB	128 GB · 546 GB/s	21.15 GB (17%)	Entra comodamente	61.6 tok/s
Mac Studio 192GB	192 GB · 800 GB/s	21.15 GB (11%)	Entra comodamente	90.2 tok/s
NVIDIA A100 80GB	80 GB · 2039 GB/s	21.75 GB (27%)	Entra comodamente	258.7 tok/s
NVIDIA H100 80GB	80 GB · 3350 GB/s	21.75 GB (27%)	Entra comodamente	425.0 tok/s

Parametri verificati dell’architettura Transformer

Checkpoint ID: Qwen/Qwen3-30B-A3B
Ollama Tag: qwen3:30b-a3b
License / Release: Apache-2.0 · 2025-Q2
Topologia e attenzione: Miscela di esperti (MoE)
Meccanismo di attenzione: Attenzione a query raggruppate (GQA)
Parametri totali (B): 30.5B
Parametri attivi / token (B): 3.3B
Livelli nascosti / Dimensione nascosta: 48 / 2048
Teste di query / Teste KV: 32Q / 4KV (d=128)
MoE Routed Experts: 8 active / 128 total
Vocab / Max Position: 151,936 / 40,960

I formati quantizzati memorizzano fattori di scala per blocco e zero-point accanto ai pesi interi compatti. Un checkpoint GGUF Q4_K_M a 4 bit richiede in media 4.85 bit effettivi per parametro (non 4.00), mentre Q8_0 si attesta a 8.50 bpw. Nei modelli Mixture-of-Experts, tutti gli esperti instradati e condivisi restano residenti in memoria per evitare il paging dall’host a ogni token.

La Grouped-Query Attention standard alloca 2 × L × H_kv × d_head × S × B × bytes_kv lungo i livelli. La Multi-head Latent Attention di DeepSeek (MLA) comprime chiavi e valori in L × (d_kv_lora + d_qk_rope) × S × B × bytes_kv, riducendo di oltre il 90% la memoria sui contesti lunghi. I modelli ibridi a finestra scorrevole limitano i livelli di attenzione locale a min(S, window_size) facendo scalare linearmente con S quelli globali.

Comandi rapidi vLLM e Ollama per Qwen3-30B-A3B (MoE)

vllm serve Qwen/Qwen3-30B-A3B \
  --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 qwen3-30b-a3b-custom -f Modelfile
FROM qwen3:30b-a3b
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