LLM VRAM-kalkylator

Vad är VRAM och varför är det viktigt för LLM:er?

VRAM (Video Random Access Memory) är det dedikerade minnet på ditt grafikkort som används för att lagra data för GPU-beräkningar. När du kör stora språkmodeller (LLM:er) lokalt måste alla modellvikter få plats i VRAM för effektiv inferens. Till skillnad från systemminne ger VRAM den höga bandbredd som krävs för de parallella beräkningar som gör LLM:er möjliga.

Om du får slut på VRAM tvingas systemet att byta data mellan GPU-minne och systemminne, vilket dramatiskt saktar ner textgenereringen. I många fall körs modellen helt enkelt inte alls om den inte får plats i VRAM. Detta gör det väsentligt att beräkna VRAM-krav innan du laddar ner eller försöker köra någon lokal LLM.

Hur beräknas VRAM för LLM:er?

VRAM-användningen för LLM:er består av tre huvudkomponenter:

1. Modellvikter: Kärnans neurala nätverksparametrar. En 7B-parametermodell vid FP16 (16-bitars) använder cirka 14 GB, medan samma modell kvantiserad till 4-bitars använder endast ~4 GB.

2. KV Cache: Under textgenerering lagrar modellen nyckel-värde-par från tidigare tokens. Denna cache växer med kontextlängd och kan förbruka flera gigabyte för långa konversationer.

3. Overhead: CUDA-kernels, aktiveringstensorer och ramverkskostnader lägger vanligtvis till 10-15% till baskraven.

Formeln för modellstorlek är: (Parametrar × Bitar per vikt) ÷ 8 = Storlek i byte

Verktygsbeskrivning

Denna kalkylator uppskattar VRAM som krävs för att köra en stor språkmodell lokalt på din GPU. Ange din modells parameterantal, välj ett kvantiseringsformat och ange ditt tillgängliga VRAM för att omedelbar se om modellen får plats och vilken kontextlängd du kan stödja.

Verktyget stöder alla vanliga kvantiseringsformat från llama.cpp inklusive GGUF Q2 genom Q8-varianter, samt standard FP16- och FP32-precision. Det beräknar också den maximala kontextlängd din GPU kan hantera givet dess VRAM-kapacitet.

Funktioner

• 20+ kvantiseringsformat: Fullt stöd för GGUF-kvantiseringstyper (Q2_K genom Q8_0), i-quants (IQ2-IQ4) och standardprecision (FP16, FP32, BF16)
• Populära modellförinställningar: Snabb val för vanliga modellstorlekar från 1B till 405B parametrar inklusive Llama 3, Mistral, Qwen och Phi-modeller
• GPU-förinställningar: Förkonfigurerade VRAM-mängder för populära konsument- och professionella GPU:er från GTX 1650 till H100
• Beräkning av kontextlängd: Beräknar automatiskt det maximala kontextfönster din GPU kan stödja
• Realtidsresultat: Omedelbar feedback när du justerar parametrar

Användningsfall

Innan du laddar ner en modell: Kontrollera om en modell körs på din hårdvara innan du spenderar tid på att ladda ner en 50+ GB-fil. Vet i förväg vilken kvantiseringsnivå du behöver för att passa din GPU.

Optimering av inferensinställningar: Hitta den perfekta balansen mellan modellkvalitet (högre kvantisering) och kontextlängd. Ibland låter det dig fördubbla din kontextfönster genom att gå från Q6 till Q4.

Planering av GPU-uppgraderingar: Jämför hur olika GPU:er skulle hantera dina målmodeller. Se exakt hur mycket VRAM du behöver för att köra Llama 70B eller andra stora modeller bekvämt.

Kvantiseringsformat som stöds

Hur det fungerar

Kalkylatorn använder dessa formler:

Modellstorlek (GB) = (Parametrar i miljarder × 10⁹ × bitar per vikt) ÷ 8 ÷ 10⁹

KV Cache (GB) ≈ (Parametrar × Kontextlängd ÷ 1000 × 0,5) ÷ 1000

Total VRAM = Modellstorlek + KV Cache + 10% overhead

KV cache-formeln är en förenklad approximation. Faktisk KV cache-storlek beror på modellarkitektur (antal lager, uppmärksamhetshuvuden och huvuddimensioner), men denna uppskattning fungerar bra för de flesta transformer-baserade LLM:er.

Tips

• Börja med Q4_K_M: Denna kvantisering erbjuder den bästa balansen mellan kvalitet och storlek för de flesta användningsfall
• Lämna utrymme: Sikta på 1-2 GB ledigt VRAM för att undvika slut-på-minne-fel under längre generationer
• Överväg kontextbehov: Om du behöver lång kontext (8K+) kan du behöva använda mer aggressiv kvantisering
• Flera GPU:er: För multi-GPU-konfigurationer kan du ofta dela modeller mellan kort, men denna kalkylator förutsätter användning av en enda GPU

Begränsningar

• KV cache-uppskattningar är approximationer baserade på typiska transformer-arkitekturer
• Faktisk VRAM-användning varierar beroende på inferensramverk (llama.cpp, vLLM, TensorRT-LLM)
• Tar inte hänsyn till batch-inferens eller spekulativ avkodningsoverhead
• Flash Attention och andra optimeringar kan minska faktiska krav
• Vissa modeller har icke-standardarkitekturer som kan använda mer eller mindre minne

Vanliga frågor

F: Varför använder min modell mer VRAM än beräknat? S: Kalkylatorn ger baslinjeuppskattningar. Inferensramverk lägger till sin egen overhead, och vissa operationer kräver temporära buffertar som ökar toppanvändningen.

F: Kan jag köra modeller större än min VRAM med CPU-offloading? S: Ja, verktyg som llama.cpp stöder partiell GPU-offloading, men prestandan sjunker avsevärt. Denna kalkylator fokuserar på fullständig GPU-inferens.

F: Vilken kvantisering ska jag använda? S: För de flesta användare erbjuder Q4_K_M utmärkt kvalitet med ~4,85 bitar per vikt. Om du har VRAM att slösa kan Q5_K_M eller Q6_K ge marginellt bättre kvalitet. Använd endast Q2/Q3-format om det är absolut nödvändigt.

F: Hur exakta är dessa uppskattningar? S: Inom 10-20% för de flesta vanliga modeller. Faktisk användning beror på den specifika modellarkitekturen, inferensbakgrunden och körningsinställningarna.