AI COMPUTE DECISION TOOL

GPU与模型适配工具

选择模型和GPU组合,判断能否稳定运行,并比较容量优先的可行配置。

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GPU与模型适配

选择真实模型和GPU组合,判断容量是否足够。

适配结论余量不足1 × 24GB,共 24GB物理显存
模型权重
16.4 GB
KV Cache
2.5 GB
框架与运行开销
2.5 GB
安全余量
3.2 GB
结果怎么理解

当前主要显存消耗来自模型权重,量化精度是影响容量的首要因素。

需求已略高于物理显存,仅在卸载或更激进优化下可能运行,不适合作为稳定方案。

容量可行的参考组合
  • 1 × GeForce RTX 5090 32GB余量充足 · 32GB · GPU功耗约575W
  • 1 × RTX 6000 Ada 48GB余量充足 · 48GB · GPU功耗约300W
  • 1 × NVIDIA L40S 48GB余量充足 · 48GB · GPU功耗约350W
  • 1 × NVIDIA A100 80GB余量充足 · 80GB · GPU功耗约400W

说明:采用标准Transformer近似。MoE仍按完整权重估算;未单独建模GQA、CPU卸载、分布式通信和特定框架优化。

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让网昱继续核对这份算力方案

结合模型、并发、硬件平台、预算和交付条件,进一步确认配置边界,或匹配可租算力资源。

网昱算力工具结果用于前期方案比较,不替代硬件厂商兼容清单、实机测试、机房电力评估和正式报价。