VRAM de Gemma 3 27B IT (Multimodal), Tamanhos GGUF e Guia de…

Simulador Interativo de Memória e Contexto para Gemma 3 27B IT (Multimodal)

Quantização de Pesos (bpw)

Precisão do Cache KV

GPU Alvo / Nível de Memória Unificada

Dispositivos (TP)

Tamanho do Contexto (tokens) 32,768 tokens

Detalhamento de Memória e Teto de Largura de Banda

Ajuste Apertado (>90% Útil)

Pesos do Modelo: 77.1% KV: 14.5% Overhead: 8.4%

Memória Total Necessária

20.06 GB

Alocação por Dispositivo: 20.06 GB

Pesos do Modelo

15.47 GB

Cache KV (FP16): 2.91 GB

Decodificação Est. (1 Fluxo)

29.7 tok/s

Sobrecarga de Runtime e TP: 1.68 GB

Contexto Máx. Antes de OOM

13,224

tokens

A compressão arquitetural de KV economiza 90.6% vs MHA FP16 ingênuo (31.00 GB).

Matriz de VRAM por Precisão e Quantização (Contexto 8K / 32K / 128K)

Memória total de GPU exigida por precisão de pesos e tamanho de contexto (batch = 1, cache KV FP16)
Precisão / Formato	bpw Efetivo	Apenas Pesos	Total @ 8K ctx	Total @ 32K ctx	Total @ 128K ctx	Nível Recomendado (@ 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

Compatibilidade de Hardware e Velocidade de Decodificação (Gemma 3 27B IT (Multimodal) @ Q4_K_M, 32K)

Status de ajuste, uso de memória e vazão estimada de decodificação nas principais GPUs e Apple Silicon
Nível de Hardware	Memória e Banda	Exigido (32K)	Veredito de Ajuste	Velocidade Est.
RTX 3090 24GB	24 GB · 936 GB/s	20.06 GB (84%)	Ajuste Apertado (>90% Útil)	29.7 tok/s
RTX 4090 24GB	24 GB · 1008 GB/s	20.06 GB (84%)	Ajuste Apertado (>90% Útil)	32.0 tok/s
RTX 5090 32GB	32 GB · 1792 GB/s	20.06 GB (63%)	Cabe com Folga	56.8 tok/s
Apple M-Max 64GB	64 GB · 546 GB/s	19.49 GB (30%)	Cabe com Folga	16.3 tok/s
Mac Studio 128GB	128 GB · 546 GB/s	19.49 GB (15%)	Cabe com Folga	16.3 tok/s
Mac Studio 192GB	192 GB · 800 GB/s	19.49 GB (10%)	Cabe com Folga	23.9 tok/s
NVIDIA A100 80GB	80 GB · 2039 GB/s	20.06 GB (25%)	Cabe com Folga	68.4 tok/s
NVIDIA H100 80GB	80 GB · 3350 GB/s	20.06 GB (25%)	Cabe com Folga	112.5 tok/s

Parâmetros Verificados da Arquitetura Transformer

Checkpoint ID: google/gemma-3-27b-it
Ollama Tag: gemma3:27b
License / Release: Gemma Terms · 2025-Q1
Topologia e Atenção: Transformer Denso
Mecanismo de Atenção: Janela Deslizante Híbrida (SWA)
Parâmetros Totais (B): 27.4B
Parâmetros Ativos / Token (B): 27.4B
Camadas Ocultas / Dimensão Oculta: 62 / 5376
Cabeças de Consulta / Cabeças KV: 32Q / 16KV (d=128)
Sliding Window: 1024 (83% local)
Vocab / Max Position: 262,208 / 131,072

Formatos quantizados armazenam fatores de escala e pontos zero por bloco junto aos pesos inteiros compactados. Um checkpoint GGUF Q4_K_M de 4 bits tem média de 4,85 bits efetivos por parâmetro (e não 4,00), enquanto Q8_0 tem média de 8,50 bpw. Em modelos Mixture-of-Experts, todos os especialistas roteados e compartilhados permanecem residentes na memória para evitar paginação a cada token.

O Grouped-Query Attention padrão aloca 2 × L × H_kv × d_head × S × B × bytes_kv entre as camadas. O DeepSeek Multi-head Latent Attention (MLA) comprime chaves e valores em L × (d_kv_lora + d_qk_rope) × S × B × bytes_kv, cortando a memória de contexto longo em mais de 90%. Modelos híbridos de janela deslizante limitam camadas de atenção local a min(S, window_size) enquanto escalam camadas globais linearmente com S.

Comandos Rápidos de vLLM e Ollama para 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