Калькулятор требований к VRAM и GPU для Qwen
Рассчитайте требования к VRAM и количество GPU для развёртывания Qwen. Поддержка NVIDIA, AMD, Apple и Huawei
235 GB
23.5 GB
258.5 GB
4 x NVIDIA H100
Примеры быстрого старта:
Кликните эти примеры для быстрой настройки популярных сценариев развёртывания моделей!
Руководство по выбору GPU для развёртывания LLM
💰 Бюджетные варианты (до $10k)
- RTX 4090 (24GB): Лучший для 7B-13B моделей, одиночная карта
- RTX 3090 (24GB): Хорошая цена для небольших моделей и экспериментов
- Несколько RTX 4060 Ti (16GB): Экономичное решение для распределённого вывода
🏢 Корпоративные решения ($50k+)
- NVIDIA H100 (80GB): Промышленный стандарт для производственного развёртывания LLM
- NVIDIA A100 (80GB): Проверенная надёжность, хорошо для моделей 70B+
- AMD MI300X (192GB): Наибольшая ёмкость памяти, отлично для самых больших моделей
⚡ Профессиональные советы по оптимизации
- Используйте FP8/INT8: Снижение использования памяти на 50-75% с минимальной потерей качества
- Рассмотрите MoE модели: Qwen3-235B-A22B предлагает флагманскую производительность с 4x H100 (против 10x для DeepSeek-R1)
- Модельный параллелизм: Разделите большие модели между несколькими GPU
- Смешанная точность: Объедините FP16 вывод с FP32 градиентами для обучения
- Отображение памяти: Используйте CPU RAM для хранения модели, GPU для активных слоёв
Требования к GPU для популярных AI моделей для локального развёртывания
🆕 Требования к GPU для локального развёртывания Qwen2.5 & Qwen3
Qwen2.5-72B & Qwen3-235B-A22B - последние флагманские модели. Qwen2.5-72B нужно 2x H100 с FP8, а Qwen3-235B-A22B (MoE) нужно 4x H100. Серия Qwen2.5 предлагает отличные многоязычные возможности с эффективным локальным развёртыванием.
Требования к GPU для локального развёртывания DeepSeek R1
DeepSeek R1 (671B параметров) требует значительной памяти GPU для локального развёртывания. С точностью FP8 вам понадобится примерно 10x NVIDIA H100 GPU или эквивалентные высокообъёмные конфигурации для оптимальной производительности локального вывода.
Требования к GPU для локального развёртывания Llama 3.1 70B
Llama 3.1 70B более доступна для локального развёртывания. С точностью FP16 вам понадобится 2x NVIDIA A100 (80GB) или H100. Для потребительского оборудования понадобится 7x карт RTX 4090 (по 24GB каждая).
Требования к GPU для локального развёртывания Llama 3.1 405B
Llama 3.1 405B требует высококлассной инфраструктуры для локального развёртывания. С точностью FP8 вам понадобится 6x H100 GPU. С точностью FP16 понадобится 11x A100 GPU для локального развёртывания.
Используйте этот калькулятор для получения точных требований к памяти для вашего конкретного случая использования и планирования бюджета.