NVIDIA · 24 GB GDDR6X · 带宽 1008 GB/s · NVIDIA · 4.0B · 模型上下文最长 256K
能——RTX 4090D 24GB (China)(24 GB GDDR6X)可以运行 NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16。Q4、默认 8K 上下文下约需 4.0 GB VRAM(权重 2.2 GB + KV cache 0.8 GB + 运行时开销 1 GB),在 24 GB 之内。 Q4/8K 解码:≈ 160.4 tok/s(估算,batch 1)。 FP16(约需 9.8 GB)也装得下,≈ 44.1 tok/s(估算)。 估算来自显存带宽公式;标注「实测」的行覆盖估算。相对排名比绝对 tok/s 更可靠。 方法论.
各量化与上下文下的装机与速度
| 量化 | 上下文 | 所需 VRAM | 装得下? | tok/s(解码) |
| Q4 | 4K | 3.6 GB | 是 | 160.4 估算 |
| Q4 | 8K 默认 | 4.0 GB | 是 | 160.4 估算 |
| Q4 | 32K | 6.4 GB | 是 | 160.4 估算 |
| FP16 | 4K | 9.4 GB | 是 | 44.1 估算 |
| FP16 | 8K 默认 | 9.8 GB | 是 | 44.1 估算 |
| FP16 | 32K | 12.2 GB | 是 | 44.1 估算 |
装得下 = 权重 + KV(上下文) + 1 GB 开销 ≤ 95% VRAM。实测锚点与上下文无关;装机结论按上下文分别计算。tok/s 缺失表示模型远超此卡能力(只能纯 offload)。
8K 上下文 VRAM 明细
| 量化 | 权重 | KV cache | 开销 | 合计所需 | RTX 4090D 24GB (China) VRAM |
| Q4 | 2.2 GB | 0.8 GB | 1 GB | 4.0 GB | 24 GB |
| FP16 | 8.0 GB | 0.8 GB | 1 GB | 9.8 GB | 24 GB |
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