Kann NVIDIA GeForce RTX 5090 gemma-4-31B-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-4-31B-it bei Q5_K_M und einem Kontext von 8.192 Tokens auf NVIDIA GeForce RTX 5090. Eine Karte benötigt dafür 27,1 GiB verfügbaren Speicher, damit das Ergebnis „passt“ lautet.

Bei Q5_K_M beträgt die längste Kontextlänge, die passt, 33.792 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): 29,25 GiB pro Karte = 32 GiB nominal − 659 MiB (nominal abzüglich der Gesamtmenge, die llama.cpp in öffentlichen Logs für diese GPU gemeldet hat) − 2.112 MiB (die größte Start- und Laufzeitbelegung in den öffentlichen Logs dieses Profils), abgerundet auf ein Vielfaches von 64 MiB.

Diese Ergebnisse gelten für die Konfiguration aus öffentlichen Logs, in der llama.cpp für diese GPU 32.109 MiB Gesamtspeicher gemeldet hat. 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 32 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 5090.
Quantisierung	4.096	8.192	32.768	131.072
BF16	65,4 GiB Passt nicht	66,1 GiB Passt nicht	68,1 GiB Passt nicht	76,2 GiB Passt nicht
Q8_0	37,1 GiB Grenzwertig	37,9 GiB Grenzwertig	39,9 GiB Grenzwertig	48,0 GiB Passt nicht
Q6_K	29,9 GiB Grenzwertig	30,6 GiB Grenzwertig	32,6 GiB Grenzwertig	40,7 GiB Passt nicht
Q5_K_M	26,4 GiB Passt	27,1 GiB Passt	29,2 GiB Passt	37,2 GiB Grenzwertig
Q4_K_M	23,1 GiB Passt	23,9 GiB Passt	25,9 GiB Passt	34,0 GiB Grenzwertig
Q4_0	22,1 GiB Passt	22,9 GiB Passt	24,9 GiB Passt	33,0 GiB Grenzwertig
IQ4_XS	21,2 GiB Passt	21,9 GiB Passt	24,0 GiB Passt	32,1 GiB Grenzwertig
Q3_K_M	19,6 GiB Passt	20,3 GiB Passt	22,4 GiB Passt	30,5 GiB Grenzwertig

Wie schnell kann es generieren?

Bei Q5_K_M liegt die theoretische Obergrenze bei etwa 77,4 Tokens pro Sekunde (1.792 GB/s ÷ 23,15 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 32 GB, auf denen gemma-4-31B-it passt

Keine andere GPU mit gleicher Speichergröße passt für dieses Modell.

Quellen

Modellseite mit allen Quantisierungen und ihren Dateien: gemma-4-31B-it
GPU-Seite mit allen Spezifikationen und ihren Quellen: NVIDIA GeForce RTX 5090
Modelldateien auf Hugging Face (fixierte Revisionen): google/gemma-4-31B-it@842da37, unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF@c1ac76e
Speichergröße von NVIDIA GeForce RTX 5090 laut: Wikipedia: List of Nvidia graphics processing units (CC BY-SA 4.0), GetDeploying GPU Models (CC BY 4.0)
Methodik