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Parameterzahl und Präzision liefern erste Weight-Memory-Schätzung.
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Eine 18-GB-Modelldatei bedeutet nicht, dass 24-GB-GPU jeden Workload schafft. Neben Weights verbrauchen Quantization-Overhead, Runtime, KV Cache, Kontext und parallele Sequenzen VRAM. Das Tool zeigt die Komponenten separat.
Der Default-KV-Wert ist nicht universell. MHA/GQA, Layerzahl, KV-Heads, Head-Dimension, Cache-dtype und Serving Engine verändern ihn stark. KV GB/1k Tokens für genaue Architektur anpassen.
Grundformel: Parameter(Mrd.) × Bits / 8 ≈ GB. Das ist nur der Start. Das Tool addiert Format-Overhead, Runtime/Headroom und anpassbare KV-Cache-Kosten. Mit Model Config und `nvidia-smi` verifizieren.
Grundformel: Parameter(Mrd.) × Bits / 8 ≈ GB. Das ist nur der Start. Das Tool addiert Format-Overhead, Runtime/Headroom und anpassbare KV-Cache-Kosten. Mit Model Config und `nvidia-smi` verifizieren.
LLM-VRAM aus Parameterzahl, Weight-Bits, Kontext, KV Cache und Concurrency schätzen. Transparente Formel, Headroom und GPU-Speicherklasse.
Parameterzahl und Präzision liefern erste Weight-Memory-Schätzung.
Cache-Speicher wächst mit Kontext und parallelen Sequenzen.
Änderbare Startreserve für Runtime und Fragmentierung.
Production-Entscheidung mit `nvidia-smi` Peak und Lasttest verifizieren.
Milliarden Parameter × Bits pro Parameter ÷ 8 ergibt grobe dezimale GB. Reale Datei-/VRAM-Nutzung variiert durch Quant-Metadata, Tensor Packing und Runtime.
| Beispiel | Raw Weights |
|---|---|
| 7B @ FP16 | ≈ 14 GB |
| 7B @ 8-bit | ≈ 7 GB |
| 7B @ 4-bit | ≈ 3.5 GB |
| 70B @ 4-bit | ≈ 35 GB |
Group Scales, Zero-Points, Codebooks und Tensor-Metadata erhöhen effektive Bits/Parameter. Der Rechner addiert einen kleinen Format-Overhead.
Decoder Attention speichert Key/Value-Zustände früherer Tokens. Speicher wächst ungefähr mit Layern, KV-Heads, Head-Dimension, dtype, Tokenzahl und Sequenzen.
Speicher hängt von aktiven Sequenzen der Serving Engine ab, nicht nur von angemeldeten/verbundenen Nutzern.
| Begriff | Bedeutung |
|---|---|
| Connected Users | Verbundene Nutzer |
| Queued Requests | Warten auf GPU |
| Active Sequences | Aktive Generierung mit GPU/KV |
Temporäre Tensoren, CUDA Graphs/Kernels, Allocator-Fragmentierung und Kontext-Spikes können OOM auslösen. Reserve über gemessenem Peak lassen.
Tensor Parallelism shardet Weights, aber PCIe/NVLink-Kommunikation beeinflusst Throughput/Latenz. 2×24 GB sind nicht dasselbe wie 1×48 GB.
nvidia-smi topo -mnvidia-smi --query-gpu=name,memory.total,memory.used,temperature.gpu,power.draw --format=csvExaktes Modell in Ziel-Serving-Engine mit Ziel-Kontext/Concurrency laden und Idle-, Warmup-Peak- sowie Load-Test-Peak getrennt protokollieren.
| Stufe | Aufzeichnen |
|---|---|
| Model Load | Idle VRAM |
| Warmup | Kernel-/Graph-Peak |
| Max Context | KV-Wachstum |
| Ziel-Concurrency | Peak + p95-Latenz |
Transparente Schätzung: Weights + Runtime-Reserve + KV Cache. KV-Kosten für genaue Modellarchitektur anpassen.
Auf Eka Sunucu GPU die geschätzte 24/32/48/80+ GB Klasse mit exaktem Modell, Kontext und Concurrency benchmarken.
Primärdokumentation und technische Referenzen dieses Leitfadens.
Mit passenden Infrastruktur- und Implementierungsleitfäden fortfahren.
LLM-VRAM-Rechner
Raw Weights liegen bei etwa 35 GB; Format-Overhead, Runtime und KV Cache erhöhen den Bedarf. Mit Ziel-Kontext/Concurrency rechnen.
Raw Weights liegen um 16 GB; oft möglich, aber Kontext, Concurrency und Runtime-Headroom entscheiden. Exaktes Modell testen.
KV-Cache-Kosten variieren stark nach Architektur. Ein Universalwert erzeugt falsche Genauigkeit; daher ist das Feld editierbar.
Nein. Modell-Sharding braucht Multi-GPU-Support der Serving Engine; Interconnect-/Tensor-Parallel-Overhead beeinflusst Performance.