LLM VRAM Calculator

Wat is VRAM en waarom is het belangrijk voor LLM's?

VRAM (Video Random Access Memory) is het toegewezen geheugen op uw grafische kaart dat wordt gebruikt om gegevens op te slaan voor GPU-berekeningen. Bij het lokaal uitvoeren van Large Language Models (LLM's) moeten alle modelgewichten in VRAM passen voor efficiënte inferentie. In tegenstelling tot systeemgeheugen biedt VRAM de hoge bandbreedte die nodig is voor de parallelle berekeningen die LLM's mogelijk maken.

Als u geen VRAM meer heeft, wordt het systeem gedwongen om gegevens tussen GPU-geheugen en systeemgeheugen uit te wisselen, wat de tekstgeneratie dramatisch vertraagt. In veel gevallen zal een model gewoon niet draaien als het niet in VRAM past. Dit maakt het berekenen van VRAM-vereisten essentieel voordat u een lokaal LLM downloadt of probeert uit te voeren.

Hoe wordt LLM VRAM berekend?

VRAM-gebruik voor LLM's bestaat uit drie hoofdcomponenten:

1. Modelgewichten: De kernparameters van het neurale netwerk. Een 7B-parametermodel op FP16 (16-bits) gebruikt ongeveer 14 GB, terwijl hetzelfde model gekwantiseerd naar 4-bits slechts ~4 GB gebruikt.

2. KV Cache: Tijdens tekstgeneratie slaat het model sleutel-waardeparen van vorige tokens op. Deze cache groeit met de contextlengte en kan meerdere gigabytes verbruiken voor lange gesprekken.

3. Overhead: CUDA kernels, activatietensoren en framework-overhead voegen doorgaans 10-15% toe aan de basisvereisten.

De formule voor modelgrootte is: (Parameters × Bits per gewicht) ÷ 8 = Grootte in bytes

Gereedschapbeschrijving

Deze calculator schat de VRAM die nodig is om een Large Language Model lokaal op uw GPU uit te voeren. Voer het parameterantal van uw model in, selecteer een kwantiseringsformaat en geef uw beschikbare VRAM op om onmiddellijk te zien of het model past en welke contextlengte u kunt ondersteunen.

Het gereedschap ondersteunt alle veelgebruikte kwantiseringsformaten van llama.cpp, inclusief GGUF Q2 tot Q8 varianten, evenals standaard FP16 en FP32 precisie. Het berekent ook de maximale contextlengte die uw GPU kan verwerken gezien de VRAM-capaciteit.

Functies

• 20+ kwantiseringsformaten: Volledige ondersteuning voor GGUF-kwantiseringstypen (Q2_K tot Q8_0), i-quants (IQ2-IQ4) en standaardprecisie (FP16, FP32, BF16)
• Populaire modelvoorinstellingen: Snelle selectie voor veelgebruikte modelgroottes van 1B tot 405B parameters inclusief Llama 3, Mistral, Qwen en Phi modellen
• GPU-voorinstellingen: Vooraf geconfigureerde VRAM-hoeveelheden voor populaire consumer- en professionele GPU's van GTX 1650 tot H100
• Contextlengteberekening: Berekent automatisch het maximale contextvenster dat uw GPU kan ondersteunen
• Realtime resultaten: Onmiddellijke feedback terwijl u parameters aanpast

Gebruiksscenario's

Voordat u een model downloadt: Controleer of een model op uw hardware zal draaien voordat u tijd besteedt aan het downloaden van een 50+ GB bestand. Weet van tevoren welk kwantiseringsniveau u nodig hebt om op uw GPU te passen.

Inferentie-instellingen optimaliseren: Vind het evenwicht tussen modelkwaliteit (hogere kwantisering) en contextlengte. Soms kunt u door van Q6 naar Q4 te gaan uw contextvenster verdubbelen.

GPU-upgrades plannen: Vergelijk hoe verschillende GPU's uw doelmodellen zouden verwerken. Zie precies hoeveel VRAM u nodig hebt om Llama 70B of andere grote modellen comfortabel uit te voeren.

Ondersteunde kwantiseringsformaten

Hoe het werkt

De calculator gebruikt deze formules:

Modelgrootte (GB) = (Parameters in miljarden × 10⁹ × bits per gewicht) ÷ 8 ÷ 10⁹

KV Cache (GB) ≈ (Parameters × Contextlengte ÷ 1000 × 0.5) ÷ 1000

Totale VRAM = Modelgrootte + KV Cache + 10% overhead

De KV cache-formule is een vereenvoudigde benadering. De werkelijke KV cache-grootte hangt af van de modelarchitectuur (aantal lagen, aandachtskoppen en kopafmetingen), maar deze schatting werkt goed voor de meeste transformer-gebaseerde LLM's.

Tips

• Begin met Q4_K_M: Deze kwantisering biedt de beste balans tussen kwaliteit en grootte voor de meeste gebruiksscenario's
• Zorg voor speelruimte: Streef naar 1-2 GB vrije VRAM om geheugenfouten tijdens langere generaties te voorkomen
• Houd rekening met contextbehoeften: Als u lange context nodig hebt (8K+), moet u mogelijk agressievere kwantisering gebruiken
• Meerdere GPU's: Voor multi-GPU-setups kunt u modellen vaak over kaarten verdelen, maar deze calculator gaat uit van single-GPU-gebruik

Beperkingen

• KV cache-schattingen zijn benaderingen op basis van typische transformer-architecturen
• Werkelijk VRAM-gebruik varieert per inferentieframework (llama.cpp, vLLM, TensorRT-LLM)
• Houdt geen rekening met overhead van batch-inferentie of speculatief decoderen
• Flash Attention en andere optimalisaties kunnen werkelijke vereisten verminderen
• Sommige modellen hebben niet-standaard architecturen die meer of minder geheugen kunnen gebruiken

Veelgestelde vragen

V: Waarom gebruikt mijn model meer VRAM dan berekend? A: De calculator biedt basisschattingen. Inferentieframeworks voegen hun eigen overhead toe, en sommige bewerkingen vereisen tijdelijke buffers die het piekgebruik verhogen.

V: Kan ik modellen groter dan mijn VRAM uitvoeren met CPU-offloading? A: Ja, gereedschappen zoals llama.cpp ondersteunen gedeeltelijk GPU-offloading, maar de prestaties dalen aanzienlijk. Deze calculator richt zich op volledige GPU-inferentie.

V: Welke kwantisering moet ik gebruiken? A: Voor de meeste gebruikers biedt Q4_K_M uitstekende kwaliteit met ~4.85 bits per gewicht. Als u VRAM over hebt, bieden Q5_K_M of Q6_K marginaal betere kwaliteit. Gebruik alleen Q2/Q3-formaten als dit absoluut noodzakelijk is.

V: Hoe nauwkeurig zijn deze schattingen? A: Binnen 10-20% voor de meeste veelgebruikte modellen. Werkelijk gebruik hangt af van de specifieke modelarchitectuur, inferentiebackend en runtime-instellingen.