Серверы и ускорители NVIDIA для ИИ · поставка по России с документами +7 (495) 638-50-58 Перезвоните мне
Подобрать сервер Запросить КП

Калькулятор видеопамяти: сколько памяти GPU нужно вашей модели

Выберите модель, точность и длину контекста — получите память под веса и кэш и число карт каждого типа.

Коротко

  • Калькулятор складывает память весов модели и KV-кэш запроса и добавляет запас 20 %.
  • Для Llama 3.3 70B Instruct в FP8 с контекстом 8 192 токена нужно 87,9 ГБ: это одна карта RTX PRO 6000 (96 ГБ) или H200 (141 ГБ), а H100 (80 ГБ) — две.
  • Результат — число карт каждого типа. Это оценка по памяти, не по скорости ответа.

87,9 ГБ · 1 × H200 — к результату

70,6 млрд параметров · контекст до 131 072 токенов · Meta

Российские модели отмечены. Нет вашей — выберите «Своя модель».

Число после тире — бит на параметр. Чем меньше бит, тем меньше памяти и ниже точность ответов.

Сколько токенов в одном запросе: вопрос, документы и ответ вместе.

Сколько запросов модель обрабатывает в одну и ту же секунду.

Точность кэша контекста

Сколько видеопамяти нужно вашей модели?

87,9 ГБ видеопамяти нужно с запасом 20 %

  • Веса 70,6 ГБ
  • KV-кэш 2,68 ГБ
  • Запас 14,6 ГБ

1 × H200 — оптимальная карта по памяти среди ускорителей каталога: занято 62 % из 141 ГБ.

  • 1 ×RTX PRO 6000
    96 ГБ
  • 2 ×H100
    80 ГБ
  • 1 ×H200
    141 ГБ — оптимально
  • 1 ×B200
    180 ГБ
  • 1 ×B300
    270 ГБ в расчётах

Сколько карт каждого типа нужно под эту модель?

Сколько карт каждого типа нужно
УскорительПамять картыМинимум карт по памятиНа практикеЗанято памятиВ один сервер на 8 картПримечание
RTX PRO 600096 ГБ1192 %да
H10080 ГБ2255 %даNVLink на плате; в каталоге нет
H200 оптимально141 ГБ1162 %да
B200180 ГБ1149 %да
B300270 ГБ — в расчётах1133 %да
H100 NVL94 ГБ1193 %дав каталоге нет
A100 80GB80 ГБ2255 %даNVLink на плате; в каталоге нет
L40S48 ГБ2292 %даNVLink нет, карты связаны через PCIe; в каталоге нет

«На практике» — ближайшее из 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64: движки обычно делят модель на такое число карт. NVIDIA и часть производителей серверов указывают 288 ГБ на ускоритель, часть — 270 ГБ; в расчётах берём 270 ГБ. Для B200 в расчётах 180 ГБ.

Из чего складывается видеопамять под языковую модель?

Память — это веса модели плюс кэш контекста на каждый одновременный запрос. Веса «Llama 3.3 70B Instruct» в FP8 занимают 70,6 ГБ. Каждый запрос на 8 192 токена добавляет 2,68 ГБ кэша; при одном запросе — 2,68 ГБ. Ещё 20 % уходит на рабочие буферы. Итого 87,9 ГБ: это 1 × H200. Скорость ответа этот расчёт не показывает — её считает соседний калькулятор.

Какие серверы каталога вместят эту модель?

Под результат: 1 карта H200. Наличие и срок уточняем при запросе.

ближайшая конфигурация: 2 × H200 NVL (другая редакция — H200 NVL, карта PCIe; памяти на карту столько же)

Серверы на H200

2 × H200 NVL · 2 × CPU · 4U

Ускорители
2 × NVIDIA H200 NVL, 141 ГБ
Видеопамять
282 ГБ
Процессоры
2 × CPU, не менее 32 ядер каждый
Высота и питание
4U · ускорители до 1,2 кВт
Охлаждение
воздушное

Модели до 122 млрд параметров в 8 битах

Наличие уточняется

ближайшая конфигурация: 2 × H200 NVL — вариант этой позиции (другая редакция — H200 NVL, карта PCIe; памяти на карту столько же)

Серверы на H200

4 × H200 NVL · 2 × CPU · 4U

Ускорители
4 × NVIDIA H200 NVL, 141 ГБ
Видеопамять
564 ГБ
Процессоры
2 × CPU, не менее 32 ядер каждый
Высота и питание
4U · ускорители до 2,4 кВт
Охлаждение
воздушное

Модели до 405 млрд параметров в 8 битах

Наличие уточняется

ближайшая конфигурация: 8 × H200

Серверы на H200

8 × H200 · 2 × CPU · 8U

Ускорители
8 × NVIDIA H200, 141 ГБ
Видеопамять
1,1 ТБ
Процессоры
2 × Intel Xeon или AMD EPYC — по платформе
Высота и питание
8U · площадка — 15 кВт (DGX — до 10,2)
Охлаждение
воздушное

Модели до 753 млрд параметров в 8 битах

Наличие уточняется
Все серверы на H200

Ориентир по памяти, не по скорости. Реальное потребление зависит от движка и его настроек. Расчёт — оценка по формуле и опубликованным данным на дату, указанную в источниках. Это не обязательство и не оферта. Точную конфигурацию определяет инженер по вашей нагрузке и проверяет тестом.

Как считаем: формула, источники, погрешность

Веса = число параметров × бит на параметр ÷ 8. Например, 70,6 млрд параметров в FP8 — это 70,6 ГБ.

KV-кэш на один запрос = 2 × слои × KV-головы × размер головы × байты на значение × длина контекста. Кэш умножается на число одновременных запросов.

У части моделей внимание устроено иначе, и общая формула завышает кэш в разы. Для них считаем по своей схеме: скользящее окно (Gemma, gpt-oss) — полный кэш только у глобальных слоёв; линейное внимание (Qwen 3.5–3.8) — кэш только у слоёв с полным вниманием; сжатый кэш MLA (DeepSeek, GigaChat 3.x, Kimi, GLM) — слои × (ранг + размер позиционной части).

Итог = (веса + кэш) × 1,2. Число карт = итог ÷ память карты, вверх до целого. 1 ГБ = 10⁹ байт, как в характеристиках ускорителей.

Память B300. NVIDIA и часть производителей серверов указывают 288 ГБ на ускоритель, часть — 270 ГБ; в расчётах берём 270 ГБ.

Оптимальный вариант выбирается среди ускорителей каталога по правилу: меньше всего карт; при равенстве — тот, где занято не больше 90 % памяти; затем — меньший суммарный объём памяти. Скорость в этом правиле не участвует.

Погрешность. Запас 20 % — правило, а не замер: реальное потребление лежит между «веса + кэш» и этим значением, для очень больших моделей правило завышает. Для моделей с нестандартным вниманием кэш — оценка по полям config.json, погрешность этой части — до двух раз; на итог это влияет мало, пока кэш меньше весов. «На практике 1, 2, 4, 8 карт» — обычная практика движков, а не требование производителя.

Источники.

Данные справочников — на 06.10.2026.

Память для других моделей сразу по всем картам — таблица видеопамяти для 30 языковых моделей.

Формула видеопамяти: веса, KV-кэш и запас

Метод расчёта

Что считаем. Память под модель складывается из весов и KV-кэша — запомненного контекста каждого запроса. К сумме прибавляется запас на служебные нужды движка.

Веса = число параметров × бит на параметр ÷ 8. KV-кэш одного запроса = 2 × слои × KV-головы × размер головы × байт на значение × длина контекста; он умножается на число одновременных запросов. У моделей с нестандартным вниманием (скользящее окно, линейное внимание, сжатый кэш MLA) кэш считается по своей схеме, поэтому для них это оценка с большей погрешностью.

Итог = (веса + KV-кэш) × 1,2. Число карт = итог ÷ память карты, вверх до целого; на практике движки делят модель на 1, 2, 4, 8… карт, и в расчёте показаны оба числа. 1 ГБ = 10⁹ байт. Скорость ответа расчёт не определяет — только поместится ли модель.

Разобранный пример

Модель
Llama 3.3 70B Instruct, 70,554 млрд параметров
Точность весов
FP8, 8 бит на параметр
Контекст
8 192 токена
Одновременных запросов
1
  1. Веса: 70,554 млрд × 8 ÷ 8 = 70,6 ГБ.
  2. KV-кэш одного запроса на 8 192 токена: 2,68 ГБ.
  3. Итог с запасом: (70,6 + 2,68) × 1,2 = 87,9 ГБ.
  4. Карт каждого типа: RTX PRO 6000 — 1, H100 — 2, H200 — 1, B200 — 1, B300 — 1.

Результат. Нужно 87,9 ГБ видеопамяти: одной карты хватает у RTX PRO 6000 (96 ГБ), H200 (141 ГБ) и B200 (180 ГБ); у H100 (80 ГБ) нужны две. У B300 в расчётах 270 ГБ — в одной карте помещается.

Память под популярные модели, ГБ черновая оценка

Память под популярные модели, ГБ (черновая оценка)
МодельFP16FP8INT4
Llama 3.1 8B Instruct20,610,96,1
Qwen3 32B81,241,922,2
Llama 3.3 70B Instruct172,687,945,6
Mistral Large 2411 (123B)297,8150,777,1
Llama 3.1 405B Instruct979,1492,1248,6

Источник: эталон расчёта сайта (контрольные примеры) и данные — параметры моделей, размер чисел по точностям, характеристики ускорителей, проверено 06.10.2026.

По формуле инструмента (та же функция, что в калькуляторе): контекст 8 192 токена, один запрос, KV-кэш в FP16, запас 20 %. Строка Llama 3.3 70B в FP8 совпадает с примером выше. Черновая оценка по памяти, не по скорости.

Обновлено
Подобрать Запросить КП Чат