在租用 AI 服务器之前，必须了解 NVIDIA GPU 针对 LLM 推理的 VRAM 要求。即使某个语言模型在加载时能完全容纳在 GPU 内存中，当用户提交更长的提示词或同时收到多个请求时，该模型仍可能出现故障。.
模型权重只是内存预算的一部分。量化、上下文长度、键值对缓存、推理框架开销以及并发序列都会影响可靠部署所需的GPU容量。.
本指南介绍了VRAM的实际计算方法，对比了各种节省内存的技术，并帮助您评估GPU托管方案，避免为不必要的硬件付费。.
大型语言模型（LLM）需要多少显存？
首先考虑模型参数个数和数值精度。一种简化的权重-内存估算方法是将参数个数乘以每个参数占用的字节数。.
例如，一个拥有70亿个参数的模型，仅FP16权重（采用十进制表示）就大约需要14 GB存储空间。采用8位表示法可将理论权重需求降低至约7 GB，而4位权重则大约需要3.5 GB。.
实际部署会消耗更多内存，因为量化元数据、运行时缓冲区、激活函数和键值缓存需要额外的存储空间。.
| 模型尺寸 | FP16 权重 | INT8 理论权重 | 4位理论权重 |
|---|---|---|---|
| 7B 参数 | 14 GB | 7 GB | 3.5 GB |
| 13B参数 | 26 GB | 13 GB | 6.5 GB |
| 32B 参数 | 64 GB | 32 GB | 16 GB |
| 70B参数 | 140 GB | 70 GB | 35 GB |
这些数字是数学估算值，并非保证的部署要求。它们不包括额外分配，且假设所列参数数量代表存储的模型权重。.
FP16、INT8 和 4 位量化的比较
量化通过采用低精度表示形式，减少了存储模型权重所需的内存。这使得在配置较低的NVIDIA GPU上也能运行更大的模型。.
FP16 是权重存储的常用基准。INT8 可将理论权重存储量减少约一半，而四位量化则可进一步减少该存储量。.
不过，实际节省的内存量取决于量化格式、元数据分组、运行时实现，以及某些层是否仍保持较高精度。.
量化还可能影响模型质量和推理性能。模型占用空间更小并不一定意味着令牌生成速度更快，因为核函数、去量化开销以及 GPU 架构都会产生影响。.
在选择托管方案之前，请对确切的量化模型进行基准测试。我们的 NVIDIA AI GPU 服务器指南 提供了更广泛的加速器选择背景。.
为什么 KV 缓存会增加 GPU 内存使用量
在自回归推理过程中，Transformer 模型通常会保留先前处理过的令牌的键和值张量。这种键值缓存（KV cache）避免了为每个生成的令牌重新计算整个注意力历史。.
传统注意力机制的一个简化缓存内存公式如下：
KV缓存字节数 = 2 × 层数 × KV头节点数 × 头节点维度 × 活动令牌数 × 每个元素的字节数。.
活动令牌的数量包括跨运行序列持有的令牌。使用分组查询或多查询注意力机制的模型，其键值对（KV）头数量可能少于查询头数量，从而大幅降低缓存需求。.
举例来说，假设系统包含 32 个层、8 个 KV 头、每个头的维度为 128，且缓存值为 FP16。由此产生的缓存空间约为每个令牌 128 KiB。当活跃令牌数为 8,192 个时，总缓存空间约为 1 GiB。.
此计算描述了一种假设的架构。实际的内存分配取决于模型设计、缓存精度、分页机制以及推理引擎的行为。.
上下文长度与并发用户数
更长的上下文会增加生成过程中保留的注意力历史量。支持较大最大上下文长度的模型，并不意味着您的 GPU 能够同时为该上下文长度下的众多用户提供服务。.
例如，8个活跃请求，每个请求包含4,000个缓存令牌，总计约32,000个活跃令牌。因此，即使量化后的模型权重能够轻松容纳，缓存预算仍可能变得相当可观。.
连续批处理通过协调多个请求来提高 GPU 利用率，但同时也需要仔细进行内存调度。.
设置实际的上下文限制，并监控活动令牌数量、缓存利用率以及内存不足错误。我们的 AI 推理服务器配置指南 解释了如何将并发性转化为吞吐量要求。.
在 24GB、48GB 及更大容量显卡之间进行选择
24GB 的 NVIDIA GPU 可能更适合较小的量化模型、受限的并发情况以及开发工作负载。48GB 配置则为更大的权重、更长的上下文或额外的活动序列提供了更多空间。.
当模型规模超过单张GPU的处理能力，或者生产流量需要较大的缓存余量时，大内存加速器就显得尤为重要。.
请不要将这些内存层视为对模型兼容性的普遍保证。某个模型在启动时可能适用，但在处理实际请求时可能会耗尽内存。.
多GPU张量并行计算可以对模型计算和权重进行分布处理，尽管通信开销和互连拓扑会影响性能。.
在制定部署架构决策时，请比较 GPU VPS 与专用 GPU 服务器对比 在选择虚拟化还是专用硬件之前。.
四家经批准的GPU托管服务提供商供评估
RunPod：灵活的大语言模型部署
RunPod 这对于测试基于 GPU 的推理工作负载的团队具有参考价值。请比较可用的加速器内存、部署选项、存储持久性以及特定产品的计费方式。.
它是否适合，取决于您是否需要实验环境、持久化工作进程，还是面向客户的推理能力。.
GPU Mart：持久化 GPU 基础设施
GPU Mart 当专用的 GPU 服务器配置符合您的模型要求时，值得对此进行评估。请确认可用的显存、GPU 独占权、驱动程序访问权限以及管理控制权。.
对于持续推断，请将全额月费与灵活的租赁方案进行比较。.
Vast.ai：市场平台上的 GPU 算力
Vast.ai 为比较GPU租赁方案提供了另一种途径。请仔细查看各条列表，了解加速器的实际规格、主机可靠性、存储和网络配置。.
生产环境部署应包含恢复方案，而不是仅依赖于诱人的小时费率。.
RAKsmart：专用基础设施评估
RAKsmart 可将其纳入专用基础设施采购的考虑范围。在将任何报价纳入采购候选名单之前，请核实当前GPU产品的供货情况、内存配置、供货条款及技术支持情况。.
如需更多面向服务提供商的参考资料，请参阅我们的 RunPod GPU 云服务评测.
计算 LLM VRAM 的实际成本
应比较每个完成的推理请求的实际成本，而不仅仅是每千兆字节VRAM的价格。内存更大的GPU虽然可能提高并发能力，但在利用率较低的情况下，其性价比仍可能较低。.
考虑模型加载时间、持久化存储、带宽、闲置容量和工程开销。在真实的工作负载下，测量每秒处理的令牌数和 p95 延迟。.
我们的 经济实惠的GPU服务器对比 提供了更多与预算相关的采购背景信息。.
实用的VRAM容量规划检查清单
确定确切的模型和量化格式。计算近似权重内存需求，估算峰值活跃令牌数量下的KV缓存需求，并预留运行时开销所需的空间。.
加载模型，对具有代表性的上下文长度进行基准测试，并逐步提高并发度，直到延迟或内存限制达到不可接受的程度。在更换推理引擎或量化格式后，重复进行测试。.
应选择一种在流量激增和运行恢复方面具有充足冗余空间的配置，而不是购买仅能加载该模型一次的最小规格GPU。.
比较适用于大型语言模型（LLM）推理的 NVIDIA GPU 托管服务
在选择服务器之前，请评估其VRAM容量、量化支持、上下文限制以及实际推理吞吐量。.
常见问题解答
24GB的GPU能运行700亿参数的大语言模型吗？
通常情况下，无法在一块24GB的GPU上同时驻留所有常规的FP16或4位权重。虽然可以通过卸载或分布式配置实现，但这会带来性能上的取舍。.
4位量化会减少KV缓存内存吗？
并非自动进行。权重量化和KV缓存精度是两个独立的设置。某些推理引擎还支持额外的缓存压缩功能。.
为什么推理在加载后会出现VRAM不足的情况？
不断扩大的 KV 缓存、并发请求、运行时内存分配以及更长的上下文可能会超出剩余的内存配额。.
最终裁决
NVIDIA GPU 进行 LLM 推理所需的 VRAM 取决于模型权重、量化、KV 缓存、上下文长度以及并发度。应先通过数学方法估算内存需求，然后通过测试验证完整的工作负载。比较 RunPod, GPU Mart, Vast.ai, ，并已验证 RAKsmart 在购买前，将配置方案与实际性能及总托管成本进行对比。.
