LLM VRAM-kalkulator

Hva er VRAM og hvorfor er det viktig for LLM-er?

VRAM (Video Random Access Memory) er det dedikerte minnet på grafikkortet ditt som brukes til å lagre data for GPU-beregninger. Når du kjører Large Language Models (LLM-er) lokalt, må alle modellvektene passe inn i VRAM for effektiv inferens. I motsetning til systemminne, gir VRAM den høye båndbredden som trengs for de parallelle beregningene som gjør LLM-er mulige.

Hvis du går tom for VRAM, tvinges systemet til å bytte data mellom GPU-minne og systemminne, noe som dramatisk senker hastigheten på tekstgenerering. I mange tilfeller vil en modell som ikke passer i VRAM, ikke kjøre i det hele tatt. Dette gjør det essensielt å beregne VRAM-krav før du laster ned eller prøver å kjøre en lokal LLM.

Hvordan beregnes LLM VRAM?

VRAM-bruk for LLM-er består av tre hovedkomponenter:

1. Modellvekter: Kjerneparameterne for det nevrale nettverket. En 7B-parametermodell ved FP16 (16-bit) bruker omtrent 14 GB, mens samme modell kvantisert til 4-bit bruker bare ~4 GB.

2. KV Cache: Under tekstgenerering lagrer modellen nøkkel-verdi-par fra tidligere tokens. Denne cachen vokser med kontekstlengde og kan forbruke flere gigabyte for lange samtaler.

3. Overhead: CUDA-kjerner, aktiveringstensorer og rammeverksoverhead legger typisk til 10-15% til grunnkravene.

Formelen for modellstørrelse er: (Parametere × Bits per vekt) ÷ 8 = Størrelse i bytes

Verktøybeskrivelse

Denne kalkulatoren estimerer VRAM som kreves for å kjøre en Large Language Model lokalt på GPU-en din. Skriv inn modellens parameterantal, velg et kvantiseringsformat, og spesifiser tilgjengelig VRAM for umiddelbar å se om modellen passer og hvor lang kontekstlengde du kan støtte.

Verktøyet støtter alle vanlige kvantiseringsformater fra llama.cpp inkludert GGUF Q2 til Q8-varianter, samt standard FP16 og FP32-presisjon. Det beregner også maksimal kontekstlengde GPU-en din kan håndtere gitt VRAM-kapasiteten.

Funksjoner

• 20+ kvantiseringsformater: Full støtte for GGUF-kvantiseringstyper (Q2_K til Q8_0), i-quants (IQ2-IQ4), og standard presisjon (FP16, FP32, BF16)
• Populære modellforhåndsinnstillinger: Rask valg for vanlige modellstørrelser fra 1B til 405B parametere inkludert Llama 3, Mistral, Qwen og Phi-modeller
• GPU-forhåndsinnstillinger: Forhåndskonfigurerte VRAM-mengder for populære forbruker- og profesjonelle GPU-er fra GTX 1650 til H100
• Kontekstlengdeberegning: Beregner automatisk maksimalt kontekstvindu GPU-en din kan støtte
• Sanntidsresultater: Umiddelbar tilbakemelding når du justerer parametere

Brukstilfeller

Før du laster ned en modell: Sjekk om en modell kjører på maskinvaren din før du bruker tid på å laste ned en 50+ GB-fil. Vit på forhånd hvilket kvantiseringsnivå du trenger for å passe GPU-en din.

Optimalisering av inferensinnstillinger: Finn det perfekte balansepunktet mellom modellkvalitet (høyere kvantisering) og kontekstlengde. Noen ganger lar det å gå fra Q6 til Q4 deg doble kontekstvinduet ditt.

Planlegging av GPU-oppgraderinger: Sammenlign hvordan ulike GPU-er ville håndtere målmodellene dine. Se nøyaktig hvor mye VRAM du trenger for å kjøre Llama 70B eller andre store modeller komfortabelt.

Støttede kvantiseringsformater

Hvordan det fungerer

Kalkulatoren bruker disse formlene:

Modellstørrelse (GB) = (Parametere i milliarder × 10⁹ × bits per vekt) ÷ 8 ÷ 10⁹

KV Cache (GB) ≈ (Parametere × Kontekstlengde ÷ 1000 × 0.5) ÷ 1000

Total VRAM = Modellstørrelse + KV Cache + 10% overhead

KV cache-formelen er en forenklet tilnærming. Faktisk KV cache-størrelse avhenger av modellarkitektur (antall lag, oppmerksomhetshoder og hoddimensjoner), men dette estimatet fungerer godt for de fleste transformer-baserte LLM-er.

Tips

• Start med Q4_K_M: Denne kvantiseringen gir det beste balansepunktet mellom kvalitet og størrelse for de fleste brukstilfeller
• La rom være: Siktemål for 1-2 GB ledig VRAM for å unngå minne-utmattet-feil under lengre generasjoner
• Vurder kontekstbehov: Hvis du trenger lang kontekst (8K+), må du kanskje bruke mer aggressiv kvantisering
• Flere GPU-er: For multi-GPU-oppsett kan du ofte dele modeller på tvers av kort, men denne kalkulatoren forutsetter enkelt-GPU-bruk

Begrensninger

• KV cache-estimater er tilnærminger basert på typiske transformer-arkitekturer
• Faktisk VRAM-bruk varierer etter inferensrammeverk (llama.cpp, vLLM, TensorRT-LLM)
• Tar ikke hensyn til batch-inferens eller spekulativ dekodingsoverhead
• Flash Attention og andre optimaliseringer kan redusere faktiske krav
• Noen modeller har ikke-standard arkitekturer som kan bruke mer eller mindre minne

Vanlige spørsmål

Q: Hvorfor bruker modellen min mer VRAM enn beregnet? A: Kalkulatoren gir grunnlinjeestimater. Inferensrammeverk legger til sitt eget overhead, og noen operasjoner krever midlertidige buffere som øker toppbruk.

Q: Kan jeg kjøre modeller større enn VRAM-en min ved hjelp av CPU-offloading? A: Ja, verktøy som llama.cpp støtter delvis GPU-offloading, men ytelsen faller betydelig. Denne kalkulatoren fokuserer på full GPU-inferens.

Q: Hvilken kvantisering skal jeg bruke? A: For de fleste brukere gir Q4_K_M utmerket kvalitet med ~4.85 bits per vekt. Hvis du har VRAM til overs, gir Q5_K_M eller Q6_K marginalt bedre kvalitet. Bruk bare Q2/Q3-formater hvis absolutt nødvendig.

Q: Hvor nøyaktige er disse estimatene? A: Innenfor 10-20% for de fleste vanlige modeller. Faktisk bruk avhenger av spesifikk modellarkitektur, inferensbackend og kjøretidsinnstillinger.