Mengelola Kebutuhan VRAM Gemma 4
Menjalankan Gemma 4 secara lokal menuntut pemahaman mendalam tentang manajemen memori fisik. Banyak pengguna terkecoh oleh spesifikasi INT4 yang terlihat ringan, namun kenyataannya, ledakan KV Cache saat pemrosesan konteks panjang sering menyebabkan kegagalan Out Of Memory (OOM).
Estimasi Kebutuhan VRAM
Untuk varian 31B Dense, menjalankan model dalam presisi penuh (BF16) membutuhkan sekitar 71 GB VRAM, yang memaksanya masuk ke kelas kartu grafis industri seperti NVIDIA H100 80GB. Dengan kuantisasi INT4, kebutuhan ini turun menjadi 16-20 GB, yang secara teoritis dapat dijalankan pada RTX 4090 atau 5090. Namun, pengujian menunjukkan bahwa dengan injeksi konteks 2.000 token, VRAM akan membengkak drastis.
Optimasi melalui vLLM vs Ollama
Pemilihan framework inferensi sangat berpengaruh pada performa:
- vLLM: Mendominasi untuk skenario produksi perusahaan. Berjalan pada lingkungan WSL2 Ubuntu, vLLM menawarkan Time To First Token (TTFT) tiga kali lebih cepat dan throughput asinkron yang jauh lebih tinggi dibanding pesaing.
- Ollama: Lebih unggul untuk penggunaan satu pengguna (single-user). Dengan kuantisasi GGUF, Ollama mampu mengeksekusi respons 1,5 kali lebih gesit daripada vLLM untuk tugas-tugas sederhana tanpa memerlukan prasyarat Python transformers yang rumit.
Untuk memitigasi masalah memori, pengembang disarankan menerapkan teknik unified KV cache untuk mencegah fragmentasi memori GPU. Selain itu, hindari asumsi bahwa silikon terpadu (seperti Apple M5 Max) dapat menyamai kecepatan memory bandwidth GDDR7 pada kartu grafis terpisah, karena perbedaan kecepatan transfer data dalam memompa matriks sangat kontras.