English(EN) How do you calculate how much VRAM an LLM needs?

指南详述了为Llama 3.1等LLM提供服务所需的VRAM计算方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-14 21:32

一份技术指南解释了如何计算服务大型语言模型（LLM）所需的视频内存（VRAM）。计算方法包括将模型的权重和KV缓存大小相加，然后考虑服务引擎的开销。该帖子详细介绍了如何从模型的配置文件和检查点大小中推导出这些值，考虑了FP16、FP8和INT4等不同的精度级别，并为Llama 3.1 8B和Llama 3.3 70B等模型提供了具体示例。 AI

影响为开发人员提供了一种估算部署LLM硬件需求的实用方法。

排序理由技术指南，解释如何计算LLM服务所需的VRAM。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Viswaretas Kotra · 2026-11-14 21:32

如何计算LLM需要多少VRAM？

<p>To serve an LLM, add the weights (parameters x bytes per parameter at your precision) to the KV cache (2 x layers x key-value heads x head size x bytes x tokens in flight), then divide by 0.92 for the headroom a serving engine keeps. Nodus turns that number into hardware: set …

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