為什麼訓練視訊記憶體遠大於推理？

訓練需保留前向啟用供反向、存梯度(同尺寸)與最佳化器狀態(Adam 約 2 倍權重)，常使總視訊記憶體達權重 3~4 倍；推理只需權重+少量啟用。

視訊記憶體不夠怎麼辦？

量化降權重位元組數、用梯度檢查點換計算省啟用、降 batch、或模型並行/張量並行分片；必要時上更大視訊記憶體或分散式。

模型視訊記憶體估算 - 批次大小設定與視訊記憶體溢位預警

🔮 Model VRAM Estimator

Estimate the VRAM needed for model weights and inference from parameter count, precision bytes and activation overhead, to choose deployment hardware.

📐 計算公式 / 原理

權重視訊記憶體 ≈ 引數量 × 每引數位元組數；總視訊記憶體 ≈ 權重 + 啟用/1000

推理視訊記憶體主要由權重決定：FP16 為 2 位元組、INT8 為 1 位元組、FP32 為 4 位元組。訓練還要加梯度與 Adam 狀態（各再佔 1 份與 2 份權重），加上隨批次與序列長度增長的啟用值，常是權重本身的數倍。

引數量(十億)

每引數位元組

啟用 MB

📚 深度解析：模型視訊記憶體估算

💡 常見使用場景

權重視訊記憶體≈引數量×每引數位元組數(FP16=2, INT8=1, FP32=4)。
推理視訊記憶體還需加啟用/KV 快取，訓練另需梯度與最佳化器狀態(常數倍於權重)。
估算用於硬體選型、batch 設定與視訊記憶體溢位預警。

7B 模型視訊記憶體

7B 引數 FP16：權重≈7e9×2=14GB；加 KV 快取與啟用後推理約 16~18GB，可在 24GB 顯示卡跑；若訓則需額外梯度+最佳化器(約 3~4 倍權重)。

❓ 常見問題（FAQ）

為什麼訓練視訊記憶體遠大於推理？: 訓練需保留前向啟用供反向、存梯度(同尺寸)與最佳化器狀態(Adam 約 2 倍權重)，常使總視訊記憶體達權重 3~4 倍；推理只需權重+少量啟用。
視訊記憶體不夠怎麼辦？: 量化降權重位元組數、用梯度檢查點換計算省啟用、降 batch、或模型並行/張量並行分片；必要時上更大視訊記憶體或分散式。

模型視訊記憶體估算

🔮 Model VRAM Estimator

📐 計算公式與說明

📚 深度解析：模型視訊記憶體估算

💡 常見使用場景

❓ 常見問題（FAQ）

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