LLM推論VRAM & GPU要件カリキュレーター
LLMの展開に必要なGPUの数を正確に計算。NVIDIA、AMD、Huawei Ascend、Mac Mシリーズをサポート。即座にハードウェア要件を取得。
671 GB
67.1 GB
738.1 GB
10 台 NVIDIA H100
クイックスタート例：
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LLMデプロイメント用GPU選択ガイド
💰 予算に優しい選択肢（1万ドル未満）
- RTX 4090 (24GB)：7B-13Bモデルに最適、シングルカード構成
- RTX 3090 (24GB)：小さなモデルと実験に優れたコストパフォーマンス
- 複数のRTX 4060 Ti (16GB)：分散推論にコスト効率的
🏢 エンタープライズソリューション（5万ドル以上）
- NVIDIA H100 (80GB)：本番LLMデプロイメントの業界標準
- NVIDIA A100 (80GB)：実績のある信頼性、70B+モデルに最適
- AMD MI300X (192GB)：最高のメモリ容量、最大モデルに優秀
⚡ 最適化のプロのヒント
- FP8/INT8を使用：品質の損失を最小限に抑えてメモリ使用量を50-75%削減
- MoEモデルを検討：Qwen3-235B-A22Bは4x H100でフラッグシップ性能を提供（DeepSeek-R1の10xと比較）
- モデル並列化：大きなモデルを複数のGPUに分割
- 混合精度：推論にFP16、トレーニングにFP32勾配を組み合わせ
- メモリマッピング：モデル保存にCPU RAM、アクティブレイヤーにGPUを使用
人気AIモデルのローカルデプロイメントGPU要件
🆕 Qwen2.5 & Qwen3 ローカルデプロイメントGPU要件
Qwen2.5-72B & Qwen3-235B-A22Bは最新のフラッグシップモデルです。Qwen2.5-72BはFP8で2x H100が必要、Qwen3-235B-A22B（MoE）は4x H100が必要。Qwen2.5シリーズは効率的なローカルデプロイメントで優れた多言語機能を提供します。
DeepSeek R1 ローカルデプロイメントGPU要件
DeepSeek R1（671Bパラメータ）のローカルデプロイメントは大幅なGPUメモリが必要です。FP8精度では、最適なローカル推論性能のために約10x NVIDIA H100 GPUまたは同等の高メモリ構成が必要です。
Llama 3.1 70B ローカルデプロイメントGPU要件
Llama 3.1 70Bはローカルデプロイメントがより利用しやすいです。FP16精度では、2x NVIDIA A100 (80GB)またはH100が必要。コンシューマーハードウェアでは、7x RTX 4090カード（各24GB）が必要です。
Llama 3.1 405B ローカルデプロイメントGPU要件
Llama 3.1 405Bのローカルデプロイメントはハイエンドインフラが必要です。FP8精度では6x H100 GPUが必要。FP16精度では、ローカルデプロイメントに11x A100 GPUが必要です。
特定の用途と予算計画のために正確なメモリ要件を取得するには、このカリキュレーターをご使用ください。