首頁 ai GPU 數量需求計算機 產生日期: 2026年7月20日 下午09:34 GPU 數量需求計算機 輸入 模型 VRAM140每張 GPU 記憶體80可用比例90 % AI & LLM GPU 數量需求計算機 依據模型所需的總 VRAM、每張 GPU 的記憶體，以及考量框架與碎片化額外負擔後的可用比例，估算要把模型放進記憶體需要幾張加速器。 輸入 模型 模型 VRAM 模型所需的加速器記憶體總量,單位為 GB——包含權重,以及目標脈絡長度與批次大小所需的鍵值快取(KV cache)與執行期緩衝區。 硬體 每張 GPU 記憶體 單張加速器的板載記憶體,單位為 GB,例如 H100 為 80、H200 為 141。 可用比例 % 10 – 100 % 扣除 CUDA 脈絡、激活值與碎片化之後,每張 GPU 記憶體實際可供模型使用的比例。實際部署通常會保留 10 到 20 個百分點作為餘裕。 結果 輸入數值即可顯示計算結果。 GPU 需求數量 容納模型所需的加速器數量,向上取整,使其合計的可用記憶體能涵蓋 140 GB 的完整需求。 詳細資料 GPU 總記憶體 ... 張各 80 GB 的 GPU 合計的標稱記憶體。超出 140 GB 的餘裕可吸收額外負擔與不斷成長的鍵值快取。 分享 列印報告 重設 嵌入 嵌入這個計算機 預覽 將這段程式碼貼到您的網頁中即可顯示計算機。 複製程式碼 分享這個計算 開啟此連結的人都會看到您填入的數值。 複製連結 分享至 XFacebookLINE 電子郵件 最後更新：2026-06-22 GPU 數量需求 大型語言模型必須先放進加速器記憶體,才能輸出哪怕只有一個 token。當模型比單張 GPU 更大時,就會被切分到多張上,而第一個規劃問題很單純:需要幾張裝置。本計算機依據三個數字回答這個問題:模型所需的總 VRAM、每張 GPU 的記憶體,以及實際部署真正能用到的記憶體比例。 為什麼一個模型要橫跨多張 GPU 現代加速器搭載固定容量的高頻寬記憶體——H100 為 80 GB,H200 為 141 GB。若模型的權重與執行期緩衝區超過這個數字,就無法放進單張裝置,因此會被切分。常見的方法是張量平行:每一層被切分到群組中,每張 GPU 持有部分權重,各部分的結果則在每一層透過一次集合通訊步驟拼接起來。整個群組於是表現得像一張更大的裝置。本計算機所得的數量描述的正是這個單一緊密耦合的群組,而非一組獨立的副本。 可用記憶體低於標稱值 GPU 永遠不會把它所標示的全部記憶體交給模型。CUDA 脈絡、框架的快取配置器、激活值張量,以及配置之間的碎片化都會佔去一部分,而在服務期間鍵值快取還會隨脈絡長度與批次大小成長。把標稱值的大約 80 到 90 個百分點視為可用,能留下實際可行的餘裕;若逼近完整數值,在負載下就容易導致記憶體不足而失敗。 公式 設模型需求為 MM GB、每張 GPU 記憶體為 gg GB、可用比例為 ff,則裝置數量與總記憶體為 n=⌈Mg⋅f⌉T=n⋅g\begin{aligned} n &= \left\lceil \frac{M}{g \cdot f} \right\rceil \\ T &= n \cdot g \end{aligned}nT=⌈g⋅fM⌉=n⋅g 其中 nn 是 GPU 數量,TT 是其合計的標稱記憶體。之所以向上取整,是因為模型無法在不足一張的加速器上運行。 計算範例 以一個需要 140 GB VRAM 的模型為例,GPU 各有 80 GB,可用記憶體為 90 個百分點: n=⌈14080×0.9⌉=⌈14072⌉=⌈1.94⌉=2T=2×80=160 GB\begin{aligned} n &= \left\lceil \frac{140}{80 \times 0.9} \right\rceil = \left\lceil \frac{140}{72} \right\rceil = \lceil 1.94 \rceil = 2 \\ T &= 2 \times 80 = 160\ \text{GB} \end{aligned}nT=⌈80×0.9140⌉=⌈72140⌉=⌈1.94⌉=2=2×80=160 GB 兩張 GPU 即足夠,以 160 GB 的標稱記憶體應付 140 GB 的需求——為鍵值快取留下從容的餘裕。同樣的硬體上,一個 350 GB 的模型則需要 ⌈350/72⌉=5\lceil 350 / 72 \rceil = 5 張 GPU。 超出最小需求之後 此處的數量只回答「放不放得下」的問題。在這之後再增加加速器,買到的是記憶體餘裕——更大的鍵值快取、更高的批次大小、為更長脈絡預留的空間——並提升吞吐量,而非改變模型是否放得下,同時切分帶來的通訊額外負擔會逐步侵蝕每張 GPU 的效率。為效能進行規模設計是另一回事。若要估算餵入 MM 的底層記憶體需求,可參考 LLM 推論 VRAM 計算器;若要把裝置數量換算成運行成本,可參考 GPU 雲端成本計算機。 常見問題（FAQ）什麼是張量平行?張量平行會把模型的每一層切分到多張加速器上,讓每張 GPU 只持有部分權重,並計算每次矩陣乘法的一部分。各部分的結果會在每一層透過一次集合通訊步驟合併起來。這正是讓單張裝置放不下的模型能跨多張裝置運行的技術,也是本計算機所得數量描述的是「單一緊密耦合群組」而非多個獨立副本的原因。 為什麼可用記憶體低於標稱數值?GPU 永遠不會把它所標示的全部記憶體交給模型使用。CUDA 脈絡、框架的快取配置器、激活值張量,以及配置之間的碎片化都會佔用空間,而在服務(serving)期間鍵值快取還會隨脈絡長度與批次大小成長。把大約 80 到 90 個百分點視為可用,能留下實際可行的餘裕;若逼近標稱數值,在負載下就有發生記憶體不足(out-of-memory)錯誤的風險。 如果加入的 GPU 多於模型所需,會發生什麼?多出來的加速器會增加記憶體餘裕,可容納更大的鍵值快取、支援更高的批次大小,或為更長的脈絡預留空間。一旦超過記憶體不再是瓶頸的那個臨界點,增加 GPU 主要是提升吞吐量而非影響是否放得下,而切分帶來的通訊額外負擔還可能侵蝕每張 GPU 的效率。此處的最小數量只回答「放不放得下」的問題;為效能進行規模設計則是另一個獨立的決策。 免責聲明 本估算僅涵蓋記憶體容納問題,並向上取整為整數張加速器。它不會為吞吐量、延遲或互連進行規模設計,且可用比例會隨框架、脈絡長度與批次大小而變動。在採購配置前請以實際部署為準加以確認。 推薦的下一個 LLM 推論 VRAM 計算器 根據參數量、權重精度，以及 KV 快取、激活值與碎片化所佔的執行階段開銷，估算為大型語言模型提供推論服務所需的 GPU VRAM。 深入了解GPU 雲端成本計算機 依每小時價格、GPU 數量與執行時長，估算租用雲端 GPU 進行固定時長執行的總帳單，以及每張 GPU 所貢獻的成本。 深入了解 200+ 計算機 · 10 種語言 · 完全免費 更多infrastructure 注意力記憶體計算機專家混合活躍參數計算機量化模型大小計算器模型下載時間計算器GPU 數量需求計算機KV 快取大小計算機 +2 more Show less LLM 推論 VRAM 計算器Transformer 參數量計算機 其他ai計算機 cost 文字轉語音成本計算機代理人成本計算機向量資料庫大小計算機向量資料庫成本計算機自架與 API 損益平衡計算機批次 API 節省計算機每元詞元數計算機系統提示攤提計算機函式呼叫詞元額外負擔計算機音訊轉錄成本計算機訓練時間與成本計算訓練碳足跡計算情境成本增長計算機情境視窗容納計算機推論能源成本計算機嵌入成本計算機提示快取節省計算機結構化輸出額外負擔計算機詞元成本計算機詞元轉字數計算機微調成本計算影像生成成本計算機GPU 利用率成本計算器GPU 雲端成本計算機LLM 每月成本計算機LLM 速率限制規劃計算機inference 多模態影像詞元計算器有效每秒標記數計算器批次推論吞吐量計算器每標記 FLOP 計算機推測解碼加速計算機推論吞吐量計算器推論延遲計算器模型 FLOP 使用率計算機training 有效批次大小計算訓練 FLOPs 計算梯度累積記憶體計算機資料平行擴展計算資料集詞元數計算算力最佳模型大小計算算力預算可訓練輪數計算管線平行氣泡計算學習率暖身計算Chinchilla 最佳詞元數計算LLM 訓練 VRAM 計算機LoRA 參數計算機retrieval RAG 分塊計算器evaluation 困惑度計算器A/B 測試顯著性計算器LLM 評估樣本數計算器pass@k 計算器所有工具 餘弦相似度計算器 這個計算機對您有幫助嗎？ 有幫助 需要改進 需要改進 我們可以如何改進這個計算機？ 送出回饋 由 OneCalc 提供 ↗
最後更新：2026-06-22 GPU 數量需求 大型語言模型必須先放進加速器記憶體,才能輸出哪怕只有一個 token。當模型比單張 GPU 更大時,就會被切分到多張上,而第一個規劃問題很單純:需要幾張裝置。本計算機依據三個數字回答這個問題:模型所需的總 VRAM、每張 GPU 的記憶體,以及實際部署真正能用到的記憶體比例。 為什麼一個模型要橫跨多張 GPU 現代加速器搭載固定容量的高頻寬記憶體——H100 為 80 GB,H200 為 141 GB。若模型的權重與執行期緩衝區超過這個數字,就無法放進單張裝置,因此會被切分。常見的方法是張量平行:每一層被切分到群組中,每張 GPU 持有部分權重,各部分的結果則在每一層透過一次集合通訊步驟拼接起來。整個群組於是表現得像一張更大的裝置。本計算機所得的數量描述的正是這個單一緊密耦合的群組,而非一組獨立的副本。 可用記憶體低於標稱值 GPU 永遠不會把它所標示的全部記憶體交給模型。CUDA 脈絡、框架的快取配置器、激活值張量,以及配置之間的碎片化都會佔去一部分,而在服務期間鍵值快取還會隨脈絡長度與批次大小成長。把標稱值的大約 80 到 90 個百分點視為可用,能留下實際可行的餘裕;若逼近完整數值,在負載下就容易導致記憶體不足而失敗。 公式 設模型需求為 MM GB、每張 GPU 記憶體為 gg GB、可用比例為 ff,則裝置數量與總記憶體為 n=⌈Mg⋅f⌉T=n⋅g\begin{aligned} n &= \left\lceil \frac{M}{g \cdot f} \right\rceil \\ T &= n \cdot g \end{aligned}nT=⌈g⋅fM⌉=n⋅g 其中 nn 是 GPU 數量,TT 是其合計的標稱記憶體。之所以向上取整,是因為模型無法在不足一張的加速器上運行。 計算範例 以一個需要 140 GB VRAM 的模型為例,GPU 各有 80 GB,可用記憶體為 90 個百分點: n=⌈14080×0.9⌉=⌈14072⌉=⌈1.94⌉=2T=2×80=160 GB\begin{aligned} n &= \left\lceil \frac{140}{80 \times 0.9} \right\rceil = \left\lceil \frac{140}{72} \right\rceil = \lceil 1.94 \rceil = 2 \\ T &= 2 \times 80 = 160\ \text{GB} \end{aligned}nT=⌈80×0.9140⌉=⌈72140⌉=⌈1.94⌉=2=2×80=160 GB 兩張 GPU 即足夠,以 160 GB 的標稱記憶體應付 140 GB 的需求——為鍵值快取留下從容的餘裕。同樣的硬體上,一個 350 GB 的模型則需要 ⌈350/72⌉=5\lceil 350 / 72 \rceil = 5 張 GPU。 超出最小需求之後 此處的數量只回答「放不放得下」的問題。在這之後再增加加速器,買到的是記憶體餘裕——更大的鍵值快取、更高的批次大小、為更長脈絡預留的空間——並提升吞吐量,而非改變模型是否放得下,同時切分帶來的通訊額外負擔會逐步侵蝕每張 GPU 的效率。為效能進行規模設計是另一回事。若要估算餵入 MM 的底層記憶體需求,可參考 LLM 推論 VRAM 計算器;若要把裝置數量換算成運行成本,可參考 GPU 雲端成本計算機。 常見問題（FAQ）什麼是張量平行?張量平行會把模型的每一層切分到多張加速器上,讓每張 GPU 只持有部分權重,並計算每次矩陣乘法的一部分。各部分的結果會在每一層透過一次集合通訊步驟合併起來。這正是讓單張裝置放不下的模型能跨多張裝置運行的技術,也是本計算機所得數量描述的是「單一緊密耦合群組」而非多個獨立副本的原因。 為什麼可用記憶體低於標稱數值?GPU 永遠不會把它所標示的全部記憶體交給模型使用。CUDA 脈絡、框架的快取配置器、激活值張量,以及配置之間的碎片化都會佔用空間,而在服務(serving)期間鍵值快取還會隨脈絡長度與批次大小成長。把大約 80 到 90 個百分點視為可用,能留下實際可行的餘裕;若逼近標稱數值,在負載下就有發生記憶體不足(out-of-memory)錯誤的風險。 如果加入的 GPU 多於模型所需,會發生什麼?多出來的加速器會增加記憶體餘裕,可容納更大的鍵值快取、支援更高的批次大小,或為更長的脈絡預留空間。一旦超過記憶體不再是瓶頸的那個臨界點,增加 GPU 主要是提升吞吐量而非影響是否放得下,而切分帶來的通訊額外負擔還可能侵蝕每張 GPU 的效率。此處的最小數量只回答「放不放得下」的問題;為效能進行規模設計則是另一個獨立的決策。 免責聲明 本估算僅涵蓋記憶體容納問題,並向上取整為整數張加速器。它不會為吞吐量、延遲或互連進行規模設計,且可用比例會隨框架、脈絡長度與批次大小而變動。在採購配置前請以實際部署為準加以確認。
