LLM 大模型显存与推理硬件选型计算器

精确推导模型权重显存、多头注意力 KV Cache 序列膨胀及 CUDA 框架底层开销，指导本地大模型部署（Ollama / vLLM / llama.cpp）与 GPU 选型。

01 // 模型参数与量化精度设定 INTERACTIVE CONFIG

快速预设模型 QNL-36 (36B)

总参数量 (Billion) 36 B

量化精度模式 (WEIGHT PRECISION) 0.50 Bytes/Param (4-bit)

上下文窗口长度 (CONTEXT TOKENS) 8,192 (8K)

KV CACHE 压缩模式 FP8 Cache (1 Byte/tok)

并发推理 BATCH SIZE 1

02 // 显存开销推演与显卡选型 LIVE TELEMETRY

            总计所需显存 (含 15% CUDA 安全裕量)
          

21.8GB

模型权重: 18.0 GB

KV 缓存: 1.8 GB

CUDA底噪: 2.0 GB

主流硬件与显卡兼容性矩阵 LOCAL & CLOUD

03 // 关联前沿架构与底层工程研报 DREAMVFIA KNOWLEDGE BASE

Triton W4A16 融合算子与 Blackwell NVFP4 硬件指令实装及零显存泄漏调优。

针对 8GB 显存显卡的 PCIe 拓扑穿透与卡门边界显存防崩塌策略。

QNL-36 异构大模型全栈架构、酉群正交激活几何与端侧部署指南。