Калькулятор VRAM для LLM

Что такое VRAM и почему это важно для LLM?

VRAM (Video Random Access Memory) — это выделенная память на вашей видеокарте, используемая для хранения данных при вычислениях на GPU. При локальном запуске больших языковых моделей (LLM) все веса модели должны находиться в VRAM для эффективного вывода. В отличие от системной памяти RAM, VRAM обеспечивает высокую пропускную способность, необходимую для параллельных вычислений, которые делают LLM работоспособными.

Нехватка VRAM заставляет систему обмениваться данными между памятью GPU и системной RAM, что резко замедляет генерацию текста. Во многих случаях, если модель не помещается в VRAM, она просто не будет работать. Это делает расчет требований VRAM необходимым перед загрузкой или попыткой запуска любой локальной LLM.

Как рассчитывается VRAM для LLM?

Использование VRAM для LLM состоит из трех основных компонентов:

1. Веса модели: Основные параметры нейронной сети. Модель с 7B параметров в формате FP16 (16-бит) использует примерно 14 ГБ, а та же модель, квантованная до 4-бит, использует только ~4 ГБ.

2. KV Cache: Во время генерации текста модель сохраняет пары ключ-значение из предыдущих токенов. Этот кэш растет с длиной контекста и может потреблять несколько гигабайт при длительных диалогах.

3. Накладные расходы: CUDA ядра, тензоры активаций и накладные расходы фреймворка обычно добавляют 10-15% к базовым требованиям.

Формула для размера модели: (Параметры × Биты на вес) ÷ 8 = Размер в байтах

Описание инструмента

Этот калькулятор оценивает VRAM, необходимый для локального запуска большой языковой модели на вашем GPU. Введите количество параметров вашей модели, выберите формат квантования и укажите доступный VRAM, чтобы мгновенно узнать, поместится ли модель и какую длину контекста вы сможете поддерживать.

Инструмент поддерживает все распространенные форматы квантования из llama.cpp, включая варианты GGUF Q2 через Q8, а также стандартные точности FP16 и FP32. Он также рассчитывает максимальную длину контекста, которую может обработать ваш GPU при наличии VRAM.

Возможности

• 20+ форматов квантования: Полная поддержка типов квантования GGUF (Q2_K через Q8_0), i-quants (IQ2-IQ4) и стандартных точностей (FP16, FP32, BF16)
• Предустановки популярных моделей: Быстрый выбор для распространенных размеров моделей от 1B до 405B параметров, включая модели Llama 3, Mistral, Qwen и Phi
• Предустановки GPU: Предварительно настроенные объемы VRAM для популярных потребительских и профессиональных GPU от GTX 1650 до H100
• Расчет длины контекста: Автоматически вычисляет максимальное окно контекста, которое может поддерживать ваш GPU
• Результаты в реальном времени: Мгновенная обратная связь при изменении параметров

Варианты использования

Перед загрузкой модели: Проверьте, будет ли модель работать на вашем оборудовании, прежде чем тратить время на загрузку файла размером 50+ ГБ. Заранее узнайте, какой уровень квантования вам нужен для вашего GPU.

Оптимизация параметров вывода: Найдите оптимальный баланс между качеством модели (более высокое квантование) и длиной контекста. Иногда переход с Q6 на Q4 позволяет удвоить длину контекста.

Планирование обновления GPU: Сравните, как различные GPU будут обрабатывать ваши целевые модели. Узнайте точно, сколько VRAM вам нужно для комфортного запуска Llama 70B или других больших моделей.

Поддерживаемые форматы квантования

Как это работает

Калькулятор использует следующие формулы:

Размер модели (ГБ) = (Параметры в миллиардах × 10⁹ × биты на вес) ÷ 8 ÷ 10⁹

KV Cache (ГБ) ≈ (Параметры × Длина контекста ÷ 1000 × 0.5) ÷ 1000

Всего VRAM = Размер модели + KV Cache + 10% накладных расходов

Формула KV cache является упрощенным приближением. Фактический размер KV cache зависит от архитектуры модели (количество слоев, голов внимания и размеров голов), но эта оценка хорошо работает для большинства трансформер-ориентированных LLM.

Советы

• Начните с Q4_K_M: Это квантование обеспечивает лучший баланс качества и размера для большинства случаев использования
• Оставьте место: Стремитесь к 1-2 ГБ свободного VRAM, чтобы избежать ошибок нехватки памяти при более длительной генерации
• Учитывайте потребности контекста: Если вам нужен длинный контекст (8K+), вам может потребоваться использовать более агрессивное квантование
• Несколько GPU: Для многопроцессорных установок вы часто можете разделить модели между картами, но этот калькулятор предполагает использование одного GPU

Ограничения

• Оценки KV cache являются приближениями на основе типичных архитектур трансформеров
• Фактическое использование VRAM варьируется в зависимости от фреймворка вывода (llama.cpp, vLLM, TensorRT-LLM)
• Не учитывает накладные расходы пакетного вывода или спекулятивного декодирования
• Flash Attention и другие оптимизации могут снизить фактические требования
• Некоторые модели имеют нестандартные архитектуры, которые могут использовать больше или меньше памяти

Часто задаваемые вопросы

В: Почему моя модель использует больше VRAM, чем рассчитано? О: Калькулятор предоставляет базовые оценки. Фреймворки вывода добавляют свои собственные накладные расходы, и некоторые операции требуют временных буферов, которые увеличивают пиковое использование.

В: Могу ли я запустить модели больше, чем мой VRAM, используя выгрузку на CPU? О: Да, инструменты, такие как llama.cpp, поддерживают частичную выгрузку на GPU, но производительность значительно снижается. Этот калькулятор сосредоточен на полном выводе на GPU.

В: Какое квантование мне использовать? О: Для большинства пользователей Q4_K_M обеспечивает отличное качество с ~4.85 бит на вес. Если у вас есть запас VRAM, Q5_K_M или Q6_K обеспечивают немного лучшее качество. Используйте форматы Q2/Q3 только если это абсолютно необходимо.

В: Насколько точны эти оценки? О: В пределах 10-20% для большинства распространенных моделей. Фактическое использование зависит от конкретной архитектуры модели, бэкенда вывода и параметров выполнения.