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Kann NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB gemma-3-4b-it ausführen?

Diese Seite wurde automatisch von einer KI geschrieben und übersetzt und von Software anhand ihrer Quellen geprüft, ohne menschliche Bearbeitung. Die Spezifikationen stammen aus den angegebenen Quellen; Speicherbedarf und Geschwindigkeiten sind Schätzungen, die mit veröffentlichten Formeln berechnet wurden. Wie wir KI nutzen

Passt Nach der Standard-Ladeprüfung von llama.cpp passt gemma-3-4b-it bei Q8_0 und einem Kontext von 8.192 Tokens auf NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB. Eine Karte benötigt dafür 6,3 GiB verfügbaren Speicher, damit das Ergebnis „passt“ lautet.

Bei Q8_0 beträgt die längste Kontextlänge, die passt, 34.304 Tokens.

„Passt“ bedeutet: Die standardmäßige --fit-Ladeprüfung von llama.cpp würde alle Layer auf der GPU platzieren. Unsere Schätzung der Puffer von llama.cpp, plus deren Fehlermarge, plus die Reserve von 1 GiB pro Karte bei llama.cpp liegt innerhalb des als verfügbar gezählten Speichers. Es ist keine Zusage, dass der Spitzenspeicherbedarf während der Generierung passt. Wie Ergebnisse bestimmt werden

Werte aktualisiert am 19. Okt. 2026 · Rechner

Laufzeitprofil: llama.cpp, CUDA-Backend (dedizierte NVIDIA-GPU), alle Layer auf der GPU, Flash Attention an, Micro-Batch (-ub) 512, F16-KV-cache, Kontextlänge (-c) wie angezeigt; „Passt“ wird mit den 4 parallelen Sequenzen beurteilt, die llama-server standardmäßig nutzt (-np auto, einheitlicher KV-Cache), „Passt nicht“ mit 1 Sequenz; unbelastete GPU, ohne andere Programme, die ihren Speicher nutzen.

Als verfügbar für „Passt“ gezählter Speicher (C_low): 6,88 GiB pro Karte = 10 GiB nominal − 1.054 MiB (die größte gemessene Differenz zwischen nominaler und gemeldeter Gesamtmenge bei Consumer- und Workstation-GPUs in diesem Profil; verwendet, weil kein öffentliches Log die Gesamtmenge dieser GPU angibt) − 2.112 MiB (die größte Start- und Laufzeitbelegung in den öffentlichen Logs dieses Profils), abgerundet auf ein Vielfaches von 64 MiB.

Diese Ergebnisse gehen von der Standardkonfiguration der Karte aus. Einstellungen, die den nutzbaren Speicher verringern (zum Beispiel ECC, sofern die Karte es unterstützt), sind nicht berücksichtigt.

Speicher für „Passt nicht“ (C_high): der volle Speicher von 10 GiB pro Karte. Laufzeitprofile und ihre Messungen

Benötigter Speicher nach Quantisierung und Kontextlänge

Verfügbarer Speicher, der für „Passt“ nötig ist (X, GiB pro Karte), und das Ergebnis auf NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB.
Quantisierung4.0968.19232.768131.072
BF16 9,7 GiB Grenzwertig9,9 GiB Grenzwertig10,4 GiB Grenzwertig12,6 GiB Grenzwertig
Q8_0 6,1 GiB Passt6,3 GiB Passt6,8 GiB Passt9,0 GiB Grenzwertig
Q6_K 5,2 GiB Passt5,4 GiB Passt5,9 GiB Passt8,1 GiB Grenzwertig
Q5_K_M 4,9 GiB Passt5,0 GiB Passt5,6 GiB Passt7,7 GiB Grenzwertig
Q4_K_M 4,5 GiB Passt4,7 GiB Passt5,2 GiB Passt7,4 GiB Grenzwertig
Q4_0 4,4 GiB Passt4,6 GiB Passt5,1 GiB Passt7,3 GiB Grenzwertig
IQ4_XS 4,3 GiB Passt4,5 GiB Passt5,0 GiB Passt7,2 GiB Grenzwertig
Q3_K_M 4,2 GiB Passt4,3 GiB Passt4,8 GiB Passt7,0 GiB Grenzwertig
Q2_K 3,8 GiB Passt3,9 GiB Passt4,5 GiB Passt6,7 GiB Passt

Wie schnell kann es generieren?

Bei Q8_0 liegt die theoretische Obergrenze bei etwa 172 Tokens pro Sekunde (760 GB/s ÷ 4,41 GB Lesevolumen pro Token).

Die Geschwindigkeitsobergrenze ergibt sich aus der Speicherbandbreite geteilt durch die pro erzeugtem Token gelesenen Bytes. Sie ist eine theoretische Obergrenze; öffentliche llama.cpp-Benchmarks erreichen typischerweise etwa die Hälfte bis vier Fünftel davon, kleine Modelle und Mixture-of-Experts-Modelle oft weniger. Öffentliche Benchmarks

Alternativen

Andere GPUs mit 10 GB, auf denen gemma-3-4b-it passt

Keine andere GPU mit gleicher Speichergröße passt für dieses Modell.

Quellen