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VRAM-Bedarf eines LLM aus Parameterzahl, Gewichtspräzision, Kontext, Gleichzeitigkeit und KV-Cache-Architektur schätzen.
$ model: parameters + quantization $ memory = weights + KV cache + runtime $ context x concurrency => KV growth $ output: safe VRAM target
Gewichtsspeicher ist nur der Startwert. Langer Kontext, parallele Anfragen, KV Cache, Runtime-Workspace und Modellarchitektur erhöhen den Gesamtbedarf.
Dieses Tool liefert eine Startschätzung für die Kapazitätsplanung; Produktionsentscheidungen müssen mit Lasttests und echten Messdaten validiert werden.
Werte ändern und erneut berechnen.
Grundformel: Parameter × Bits/8. Metadaten, Alignment und Runtime-Kopien verursachen Overhead.
Grobe Formel: 2 × Layer × KV-Heads × Head-Dimension × Kontext × Concurrency × Bytes.
Mehrere GPUs helfen nur mit passender Modellparallelisierung.
Batching, CUDA Graphs und Kernel-Workspace können trotz erfolgreichem Laden OOM auslösen.
Skalen und Metadaten erzeugen zusätzlichen Overhead.
KV Cache wächst bei fixer Architektur ungefähr linear mit Kontext und Concurrency.
Nein. Training benötigt zusätzlich Aktivierungen, Gradienten und Optimizer-State.
Je nach Runtime ja, mit möglichen Einbußen bei Latenz und Durchsatz.
Nennen Sie Workload, Traffic-Profil und Wachstumsziel, damit die passende VPS- oder GPU-Serverklasse bestimmt werden kann.
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