GPU MEMORY ESTIMATOR

Local AI VRAM Calculator

ประเมินว่าโมเดล AI ขนาดต่าง ๆ จะรันบนการ์ดจอของคุณได้พอดีหรือไม่ พร้อมแจกแจงค่าน้ำหนักโมเดล, KV Cache ตาม Context และ Runtime Overhead อย่างโปร่งใส

คำนวณในเบราว์เซอร์ 100% (Client-Side Only)
โมเดลประมาณการ: Weight + KV Cache (GQA) + CUDA Context

กำหนดสเปกโมเดลและฮาร์ดแวร์

หน่วยเป็น Billion (B)
ส่งผลต่อขนาด KV Cache
เช่น RTX 4060, 4070, 4090
สำหรับคำนวณกรณี CPU Offload

ผลการประเมินความเข้ากันได้

LIKELY FITSรันบน GPU VRAM ได้ราบรื่น

ประมาณการใช้ VRAM รวม ~5.36 GB ซึ่งน้อยกว่าความจุ GPU ของคุณ (12 GB) สามารถโหลดทุก Layer ลง VRAM ได้ทั้งหมด

VRAM ที่ต้องใช้จริง (โดยประมาณ)
~5.36 GB
รวม Weights + 4K Context + CUDA Buffer
สัดส่วนต่อความจุ GPU
44.7%
เหลือพื้นที่ว่าง ~6.64 GB

การจัดสรรหน่วยความจำโดยประมาณ

ขนาดน้ำหนักโมเดล (Weights)4.36 GB
KV Cache (ตามขนาด Context)0.22 GB
CUDA Context & Runtime Buffer0.60 GB
รวมประมาณการทั้งหมด5.36 GB
VRAM แนะนำรวม Headroom ป้องกัน Spikes (+12%)~6.00 GB
สมมติฐานและที่มาการคำนวณ (Assumptions)สูตรเชิงวิเคราะห์
  • น้ำหนักโมเดลคำนวณจาก: 8B params × 4.5 bits/weight + 4% โครงสร้าง GGUF/Tensor overhead
  • KV Cache ประมาณการแบบ FP16 GQA สำหรับ Context 4,096 tokens (~0.22 GB)
  • CUDA runtime และ buffer ประเมินที่ ~0.60 GB
  • การใช้งานจริงอาจแปรผันตามการตั้งค่า Flash Attention, Desktop GUI display overhead (~0.3-0.8 GB) และ Batch Size
ผลการทดสอบจริงจาก SXP Lab:

เราเคยทดสอบรัน Vision Language Model (VLM) บนการ์ด 16GB VRAM พร้อมวัด throughput และ memory leak จริงอ่านรายงานการทดลอง Local VLM บน 16GB →

ข้อตกลงและขอบเขตการทำงานของเครื่องมือ:

เครื่องมือนี้ประเมินโครงสร้างทางอักขรวิธี ความยาว และการตัดทอนตามหลักสถิติเท่านั้น ไม่มีการทำนายยอดวิว (CTR) ไม่มีการให้คะแนนรวมลอย ๆ และไม่มีการส่งหรือบันทึกชื่อวิดีโอของคุณไปยังเซิร์ฟเวอร์ใด ๆ

ระเบียบวิธีและสูตรการประเมิน VRAM (Methodology)

การรันโมเดลภาษา (LLMs) บนเครื่อง ไม่ได้ใช้หน่วยความจำเฉพาะขนาดไฟล์โมเดลเท่านั้น แต่ประกอบด้วย 3 ส่วนสำคัญ:

  1. Model Weights Memory: คำนวณจากจำนวนพารามิเตอร์ (Billion) คูณด้วย Bit per Weight ของ Quantization แต่ละระดับ (เช่น Q4_K_M ~ 4.5 bits) รวมโครงสร้าง Metadata/Tensor (~4%)
  2. KV Cache Buffer: หน่วยความจำสำหรับเก็บสถานะบทสนทนา (Context) ยิ่งตั้ง Context Window กว้าง ยิ่งกินแรมเพิ่มขึ้น โดยประมาณการแบบ Grouped-Query Attention (GQA) มาตรฐาน
  3. CUDA Runtime Buffer: หน่วยความจำที่ PyTorch, llama.cpp, Ollama หรือ vLLM จองไว้สำหรับ Context Handler และ Scratchpad Memory (~0.6 - 1.2 GB)

ข้อจำกัดและความไม่แน่นอน (Uncertainty & Assumptions)

ตัวเลขที่ได้เป็นการประมาณการเชิงวิศวกรรม การใช้งานจริงอาจแตกต่างกันได้ตาม:

  • ระบบปฏิบัติการและการแสดงผลหน้าจอ (Desktop Window Manager เช่น Windows DWM หรือ Linux X11/Wayland อาจใช้ VRAM ไปแล้ว 0.3 - 0.8 GB ก่อนเริ่มรันโมเดล)
  • การเปิดใช้งาน KV Cache Quantization (เช่น K-quant cache หรือ Flash Attention) ซึ่งช่วยลดขนาดแรม Context ลงได้
  • Batch Size และจำนวนคำขอที่รันพร้อมกัน (Concurrent Requests)