日本フィジカルAI新聞

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LLM / VLA 必要VRAM・KVキャッシュ計算機

モデルアーキテクチャ(層数・KVヘッド数・上限コンテキスト長・視覚エンコーダ)ごとにバイト単位で計算し、2進GiB(2³⁰)と10進GB(10⁹)を併記します

🧮 LLM / VLA 必要VRAM・KVキャッシュ容量見積もり(Bytes / GiB / GB 併記)

モデル固有の層数・KVヘッド数・最大コンテキスト長・視覚エンコーダに基づき、内部をバイト(bytes)単位で計算し2進GiB(2³⁰)と10進GB(10⁹)を併記します。

初期値:FP16(非量子化)
量子化参照: bartowski/Llama-3.3-70B-Instruct-GGUF

BF16テンソル本体:141,107,412,992 bytes。公開重みファイル合計:141,107,497,872 bytes。ファイル容量と実行時メモリは異なります。

モデル構成の根拠
80層 / GQA (num_key_value_heads=8, head_dim=128) / 最大131,072トークン
推定合計メモリ消費量(2進GiB / 10進GB)
136.57 GiB(146.64 GB / 146,637,183,386 bytes)
モデル重み
131.42 GiB
141.11 GB
KVキャッシュ (8,192 tok)
2.50 GiB
2.68 GB (2,684,354,560 B)
CUDA / 実行バッファ
2.65 GiB
2.85 GB
KVキャッシュ計算式: 2 × 80層 × 8 KVヘッド × 128次元 × 8,192 tok × 2 B × Batch 1 = 2,684,354,560 bytes (2.50 GiB / 2.68 GB)

GGUF選択時は確認済み配布サイズを基準にし、それ以外の量子化は容量の概算です。実機での動作確認ではありません。FP8とGGUF Q8_0は異なる形式です。尺度・作業領域、画像トークン、OS予約、並列実行、分割方式で実際の必要量が増減します。OpenVLAの視覚重みはモデル重みに含めています。

主要GPU・エッジ機器の容量比較(表記容量をGiBと仮定・実機未検証):
RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 96GB(96GiB)
2基合計容量内・分割未検証
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB(48GiB)
× 容量超過 (-88.6GiB)
RTX PRO 4500 Blackwell 32GB(32GiB)
× 容量超過 (-104.6GiB)
RTX PRO 4000 Blackwell 24GB(24GiB)
× 容量超過 (-112.6GiB)
RTX 6000 Ada Generation 48GB(48GiB)
× 容量超過 (-88.6GiB)
RTX A6000 48GB (Ampere)(48GiB)
× 容量超過 (-88.6GiB)
RTX 5090 32GB(32GiB)
× 容量超過 (-104.6GiB)
RTX 4090 24GB(24GiB)
× 容量超過 (-112.6GiB)
RTX 3090 Ti 24GB(24GiB)
× 容量超過 (-112.6GiB)
RTX 3090 24GB(24GiB)
× 容量超過 (-112.6GiB)
RTX 5080 16GB(16GiB)
× 容量超過 (-120.6GiB)
RTX 5070 Ti 16GB(16GiB)
× 容量超過 (-120.6GiB)
RTX 4070 Ti SUPER 16GB(16GiB)
× 容量超過 (-120.6GiB)
RTX 4060 Ti 16GB(16GiB)
× 容量超過 (-120.6GiB)
AMD Radeon RX 9070 XT 16GB(16GiB)
× 容量超過 (-120.6GiB)
Jetson AGX Thor Developer Kit 128GB(128GiB / AI実効約118GiB)
× 容量超過 (-18.6GiB)
Jetson AGX Orin 64GB Developer Kit(64GiB / AI実効約54GiB)
× 容量超過 (-82.6GiB)

必要量 136.57 GiB は、単体のコンシューマGPU(最大32GB)を超えます。

1枚で収まるGPUはありません(掲載中の最大は96GB)。複数GPUでモデルを分割するか、量子化を強めるか、GPUクラウドを使う必要があります。

合計容量が必要量を上回る構成(分割前提・動作未検証):

合計VRAMが足りても動くとは限りません。テンソル並列・レイヤー分割に対応した推論エンジン、GPU間の通信帯域、PCIeレーン数、電源容量、筐体と冷却の条件をすべて満たす必要があります。KVキャッシュや作業領域はGPUごとに偏るため、余裕を持たせてください。

試算した容量をもとに、候補と購入時期を決める

必要容量だけで動作可否は決まりません。実行エンジンの対応、作業領域、利用可能メモリを確認してください。

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