A NVIDIA GeForce RTX 5090 consegue executar gemma-4-31B-it?

Esta página foi escrita e traduzida automaticamente por IA e verificada por software em relação às suas fontes, sem edição humana. As especificações vêm das fontes listadas; os requisitos de memória e as velocidades são estimativas calculadas com fórmulas publicadas. Como usamos IA

Cabe Pela verificação de carregamento padrão do llama.cpp, gemma-4-31B-it cabe na NVIDIA GeForce RTX 5090 em Q5_K_M com um contexto de 8.192 tokens. Uma placa precisa de 27,1 GiB disponíveis para “Cabe”.

Em Q5_K_M, o maior contexto que cabe é de 33.792 tokens.

“Cabe” significa que a verificação de carregamento padrão --fit do llama.cpp colocaria todas as camadas na GPU: nossa estimativa dos buffers do llama.cpp, mais a margem de erro, mais a reserva de 1 GiB por placa do llama.cpp, está dentro da memória contada como disponível. Isso não garante que a memória de pico durante a geração caiba. Como os resultados são definidos

Valores atualizados em 19 de out. de 2026 · Calculadora

Perfil de execução: llama.cpp, back end CUDA (GPU dedicada NVIDIA), todas as camadas na GPU, Flash Attention ativada, micro-batch (-ub) 512, KV cache em F16, contexto (-c) conforme indicado; “Cabe” é avaliado com as 4 sequências paralelas padrão do llama-server (-np auto, KV cache unificado) e “Não cabe” com 1 sequência; GPU ociosa, sem outros programas usando sua memória.

Memória considerada disponível para “Cabe” (C_low): 29,25 GiB por placa = 32 GiB nominais − 659 MiB (nominal menos o total que o llama.cpp informou para esta GPU em logs públicos) − 2.112 MiB (o maior uso de inicialização e de execução visto nos logs públicos deste perfil), arredondado para baixo para um múltiplo de 64 MiB.

Estes resultados se aplicam à configuração observada em logs públicos, nos quais o llama.cpp informou 32.109 MiB de memória total para esta GPU. Configurações que reduzem a memória utilizável (por exemplo, ECC, quando a placa oferece suporte) não estão incluídas.

Memória usada para “Não cabe” (C_high): os 32 GiB completos por placa. Perfis de execução e suas medições

Memória necessária por quantização e contexto

Memória disponível necessária para “Cabe” (X, GiB por placa) e o resultado na NVIDIA GeForce RTX 5090.
Quantização	4.096	8.192	32.768	131.072
BF16	65,4 GiB Não cabe	66,1 GiB Não cabe	68,1 GiB Não cabe	76,2 GiB Não cabe
Q8_0	37,1 GiB No limite	37,9 GiB No limite	39,9 GiB No limite	48,0 GiB Não cabe
Q6_K	29,9 GiB No limite	30,6 GiB No limite	32,6 GiB No limite	40,7 GiB Não cabe
Q5_K_M	26,4 GiB Cabe	27,1 GiB Cabe	29,2 GiB Cabe	37,2 GiB No limite
Q4_K_M	23,1 GiB Cabe	23,9 GiB Cabe	25,9 GiB Cabe	34,0 GiB No limite
Q4_0	22,1 GiB Cabe	22,9 GiB Cabe	24,9 GiB Cabe	33,0 GiB No limite
IQ4_XS	21,2 GiB Cabe	21,9 GiB Cabe	24,0 GiB Cabe	32,1 GiB No limite
Q3_K_M	19,6 GiB Cabe	20,3 GiB Cabe	22,4 GiB Cabe	30,5 GiB No limite

Qual a velocidade de geração?

Em Q5_K_M, o limite teórico é de cerca de 77,4 tokens por segundo (1.792 GB/s ÷ 23,15 GB lidos por token).

O teto de velocidade é a largura de banda da memória dividida pelos bytes lidos por token gerado. É um limite superior teórico; os benchmarks públicos do llama.cpp normalmente atingem cerca de metade a quatro quintos desse valor, e modelos pequenos e modelos MoE (mistura de especialistas) costumam atingir menos. Benchmarks públicos

Alternativas

Outras GPUs de 32 GB em que gemma-4-31B-it cabe

Nenhuma outra GPU com o mesmo tamanho de memória comporta este modelo.

Fontes

Página do modelo, com todas as quantizações e seus arquivos: gemma-4-31B-it
Página da GPU, com cada especificação e suas fontes: NVIDIA GeForce RTX 5090
Arquivos do modelo no Hugging Face (revisões fixadas): google/gemma-4-31B-it@842da37, unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF@c1ac76e
Tamanho da memória de NVIDIA GeForce RTX 5090 segundo: Wikipedia: List of Nvidia graphics processing units (CC BY-SA 4.0), GetDeploying GPU Models (CC BY 4.0)
Metodologia