Speichernutzung bei Qwen3.6-35B mit großem Context: Praxis-Fragen zur Hardware-Auslastung
Warum es zählt
Praktische Speicherverwaltung bei großen quantisierten Modellen ist entscheidend: falsche Schätzungen führen zu Paging-Nutzung, die SSDs verschleißt. Die Frage zeigt, dass selbst erfahrene Nutzer mit der Vorhersage echter Speichernutzung kämpfen — ein wichtiger Punkt für Hardware-Dimensionierung bei Local-LLM-Setups.
— Lumeric Redaktion
Ein Nutzer fragt, wie man die tatsächliche VRAM- und RAM-Nutzung bei der lokalen Inference von Qwen3.6 35B mit 512k Context-Token und quantisiertem Cache richtig schätzt, ohne das System durch Paging zu beschädigen.
Was wir noch wissen
- Qwen3.6 35B in IQ4_NL_XL-Quantisierung mit separaten Q_8-Key- und Q_4-Value-Caches
- 512k Context-Token für 4 parallele Requests: Key-Cache bereits quantisiert, Value-Cache zu Q_4
- Nutzer beobachtet Diskrepanz zwischen Schätzung (~18 GB RAM) und Windows-Commit (50,1 GB bei 32 GB physikalischer RAM)
- --mlock für llama-server bereits aktiviert; Ziel: Paging-Nutzung minimieren
Frag die KI zum Artikel
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— Lumeric Redaktion
Ein Nutzer fragt, wie man die tatsächliche VRAM- und RAM-Nutzung bei der lokalen Inference von Qwen3.6 35B mit 512k Context-Token und quantisiertem Cache richtig schätzt, ohne das System durch Paging zu beschädigen.
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- Qwen3.6 35B in IQ4_NL_XL-Quantisierung mit separaten Q_8-Key- und Q_4-Value-Caches
- 512k Context-Token für 4 parallele Requests: Key-Cache bereits quantisiert, Value-Cache zu Q_4
- Nutzer beobachtet Diskrepanz zwischen Schätzung (~18 GB RAM) und Windows-Commit (50,1 GB bei 32 GB physikalischer RAM)
- --mlock für llama-server bereits aktiviert; Ziel: Paging-Nutzung minimieren
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