Kalkulator VRAM dla LLM

Czym jest VRAM i dlaczego ma znaczenie dla LLM?

VRAM (Video Random Access Memory) to dedykowana pamięć na karcie graficznej używana do przechowywania danych dla obliczeń GPU. Podczas uruchamiania dużych modeli językowych (LLM) lokalnie, wszystkie wagi modelu muszą zmieścić się w VRAM dla efektywnego wnioskowania. W przeciwieństwie do systemowej pamięci RAM, VRAM zapewnia wysoką przepustowość potrzebną do równoległych obliczeń, które sprawiają, że LLM działają.

Wyczerpanie VRAM zmusza system do wymiany danych między pamięcią GPU a systemową pamięcią RAM, dramatycznie spowalniając generowanie tekstu. W wielu przypadkach, jeśli model nie zmieści się w VRAM, po prostu się nie uruchomi. To sprawia, że obliczenie wymagań VRAM jest niezbędne przed pobraniem lub próbą uruchomienia jakiegokolwiek lokalnego LLM.

Jak obliczany jest VRAM dla LLM?

Użycie VRAM dla LLM składa się z trzech głównych komponentów:

1. Wagi modelu: Podstawowe parametry sieci neuronowej. Model z 7 miliardami parametrów w formacie FP16 (16-bitowy) zużywa około 14 GB, podczas gdy ten sam model skwantyzowany do 4-bitów zużywa tylko ~4 GB.

2. KV Cache: Podczas generowania tekstu model przechowuje pary klucz-wartość z poprzednich tokenów. Ta pamięć podręczna rośnie wraz z długością kontekstu i może zużywać kilka gigabajtów w przypadku długich rozmów.

3. Narzut: Jądra CUDA, tensory aktywacji i narzut frameworka zwykle dodają 10-15% do wymagań bazowych.

Wzór na rozmiar modelu to: (Parametry × Bity na wagę) ÷ 8 = Rozmiar w bajtach

Opis narzędzia

Ten kalkulator szacuje VRAM wymagany do uruchomienia dużego modelu językowego lokalnie na Twojej karcie GPU. Wprowadź liczbę parametrów modelu, wybierz format kwantyzacji i określ dostępny VRAM, aby natychmiast zobaczyć, czy model się zmieści i jaką długość kontekstu możesz obsługiwać.

Narzędzie obsługuje wszystkie popularne formaty kwantyzacji z llama.cpp, w tym warianty GGUF Q2 do Q8, a także standardową precyzję FP16 i FP32. Oblicza również maksymalną długość kontekstu, którą Twoja karta GPU może obsługiwać, biorąc pod uwagę jej pojemność VRAM.

Funkcje

• 20+ formatów kwantyzacji: Pełna obsługa typów kwantyzacji GGUF (Q2_K do Q8_0), i-quants (IQ2-IQ4) i standardowych precyzji (FP16, FP32, BF16)
• Predefiniowane popularne modele: Szybki wybór dla popularnych rozmiarów modeli od 1B do 405B parametrów, w tym modeli Llama 3, Mistral, Qwen i Phi
• Predefiniowane karty GPU: Wstępnie skonfigurowane ilości VRAM dla popularnych kart GPU konsumenckich i profesjonalnych od GTX 1650 do H100
• Obliczanie długości kontekstu: Automatycznie oblicza maksymalne okno kontekstu, które Twoja karta GPU może obsługiwać
• Wyniki w czasie rzeczywistym: Natychmiastowa informacja zwrotna w miarę dostosowywania parametrów

Przypadki użycia

Przed pobraniem modelu: Sprawdź, czy model będzie działać na Twoim sprzęcie, zanim poświęcisz czas na pobranie pliku o rozmiarze 50+ GB. Dowiedz się z wyprzedzeniem, jaki poziom kwantyzacji musisz wybrać, aby zmieścić się w Twojej karcie GPU.

Optymalizacja ustawień wnioskowania: Znajdź złoty środek między jakością modelu (wyższa kwantyzacja) a długością kontekstu. Czasami obniżenie z Q6 do Q4 pozwala podwoić okno kontekstu.

Planowanie aktualizacji GPU: Porównaj, jak różne karty GPU obsługiwałyby Twoje docelowe modele. Sprawdź dokładnie, ile VRAM potrzebujesz, aby wygodnie uruchomić Llama 70B lub inne duże modele.

Obsługiwane formaty kwantyzacji

Jak to działa

Kalkulator używa tych wzorów:

Rozmiar modelu (GB) = (Parametry w miliardach × 10⁹ × bity na wagę) ÷ 8 ÷ 10⁹

KV Cache (GB) ≈ (Parametry × Długość kontekstu ÷ 1000 × 0.5) ÷ 1000

Całkowity VRAM = Rozmiar modelu + KV Cache + narzut 10%

Wzór na KV cache jest uproszczoną aproksymacją. Rzeczywisty rozmiar KV cache zależy od architektury modelu (liczba warstw, głowice uwagi i wymiary głowic), ale to oszacowanie sprawdza się dobrze dla większości transformerowych LLM.

Wskazówki

• Zacznij od Q4_K_M: Ta kwantyzacja oferuje najlepszy balans jakości i rozmiaru dla większości przypadków użycia
• Zostaw margines: Dążyć do 1-2 GB wolnego VRAM, aby uniknąć błędów braku pamięci podczas dłuższych generacji
• Rozważ potrzeby kontekstu: Jeśli potrzebujesz długiego kontekstu (8K+), możesz potrzebować bardziej agresywnej kwantyzacji
• Wiele kart GPU: W przypadku konfiguracji z wieloma kartami GPU, możesz często podzielić modele między karty, ale ten kalkulator zakłada użycie jednej karty GPU

Ograniczenia

• Oszacowania KV cache są przybliżeniami oparte na typowych architekturach transformerowych
• Rzeczywiste użycie VRAM różni się w zależności od frameworka wnioskowania (llama.cpp, vLLM, TensorRT-LLM)
• Nie uwzględnia narzutu wnioskowania wsadowego lub spekulacyjnego dekodowania
• Flash Attention i inne optymalizacje mogą zmniejszyć rzeczywiste wymagania
• Niektóre modele mają niestandardowe architektury, które mogą zużywać więcej lub mniej pamięci

FAQ

P: Dlaczego mój model zużywa więcej VRAM niż obliczono? O: Kalkulator dostarcza oszacowania bazowe. Frameworki wnioskowania dodają swój własny narzut, a niektóre operacje wymagają tymczasowych buforów, które zwiększają szczytowe użycie.

P: Czy mogę uruchomić modele większe niż mój VRAM, używając offloadingu CPU? O: Tak, narzędzia takie jak llama.cpp obsługują częściowy offloading GPU, ale wydajność znacznie spada. Ten kalkulator skupia się na pełnym wnioskowaniu GPU.

P: Którą kwantyzację powinienem użyć? O: Dla większości użytkowników Q4_K_M oferuje doskonałą jakość z ~4.85 bitami na wagę. Jeśli masz zapasowy VRAM, Q5_K_M lub Q6_K zapewniają marginalnie lepszą jakość. Używaj formatów Q2/Q3 tylko jeśli jest to absolutnie konieczne.

P: Jak dokładne są te oszacowania? O: W granicach 10-20% dla większości popularnych modeli. Rzeczywiste użycie zależy od konkretnej architektury modelu, backendu wnioskowania i ustawień czasu wykonywania.