인터랙티브 모델 적합성 탐색기 — 하드웨어 또는 모델을 선택하고, 양자화와 컨텍스트를 조정하세요.
작동 원리
위젯은 다음 공식을 사용하여 메모리 요구 사항을 추정합니다:
MoE 모델(Qwen3.8-2.4T-A95B 또는 DeepSeek-V3 등)은 모든 전문가 가중치를 메모리에 로드하므로, 토큰당 활성 부분집합만 실행되더라도 총 매개변수 수가 메모리 사용량을 결정합니다.
크기 산정 공식
모델 가중치는 매개변수당 고정된 바이트 수를 차지하며, 이 바이트 수는 전적으로 정밀도에 따라 결정됩니다:
원시 가중치 크기가 전부는 아닙니다. KV 캐시, 활성화 값, 프레임워크 오버헤드를 위한 메모리도 필요합니다. 위의 위젯은 적절한 KV 캐시 추정치(선택한 컨텍스트 길이 기준)에 가중치와 KV 캐시 합계의 5% 오버헤드 계수를 추가합니다:
×1.2 승수를 적용하면 합리적인 근사값이 나옵니다. 대략적인 KV 캐시 추정치와 오버헤드를 한 단계로 반영한 것이며, 아래 예시에서도 사용합니다.
작동 예시 ~Q4 (4-bit), ~1.2 오버헤드 포함:
참고로, 더 높은 정밀도는 동일한 모델을 단일 소비자용 카드가 수용할 수 있는 범위를 훨씬 초과합니다.
70B의 FP16은 약 140 GB이며, 120B의 FP16은 약 230 GB입니다.
Hugging Face도 유사한 패턴을 문서화하고 있습니다. 예를 들어 대형 모델 기준 약 29 GB(bf16), 8-bit에서 ~15 GB, 4-bit에서 ~9.5 GB입니다. 기본 수치는 Hugging Face LLM 최적화 가이드 및 llama.cpp quantize README를 참고하세요. GGUF Q4_K_M은 매개변수당 평균 약 0.5–0.56 바이트의 혼합 정밀도를 사용합니다.
삼원 항법 가중치 압축은 표준 양자화보다 더 높은 압축률을 달성합니다. Bonsai 2 27B는 모든 가중치를 -1, 0, +1로 저장합니다 — 가중치당 약 1.58비트 — Qwen3.8-27B를 54 GB에서 5.9 GB로 축소합니다. 소비자용 GPU의 6 GB 미만 VRAM에 적합합니다. 위의 계산기는 삼원 형식을 직접 모델링하지 않습니다. 학습 시점 기법이며 모든 모델에 적용할 수 있는 학습 후 양자화가 아니기 때문입니다.
이 공식은 가중치 크기를 추정합니다. 실제로 중요한 수치는 실행하려는 정확한 양자화의 Hugging Face에 나열된
GGUF 파일 크기에 목표 컨텍스트 길이의 KV 캐시를 더한 값입니다. 하드웨어를 결정하기 전에 항상 이를 확인하세요.GPU VRAM 한눈에 보기
출처: NVIDIA GeForce RTX 50 시리즈, NVIDIA 전문 GPU, 위키백과: GeForce RTX 40 시리즈, 위키백과: GeForce RTX 30 시리즈, AMD Ryzen AI Max, Apple 기술 사양.
전용 GDDR 메모리(위의 NVIDIA 카드)는 빠르고 크기가 고정되어 있어 나중에 용량을 늘릴 수 없습니다. 통합 메모리(Apple Silicon, Strix Halo)는 CPU와 GPU가 하나의 풀을 공유하므로 훨씬 큰 용량을 가질 수 있지만, 전용 카드보다 낮은 대역폭으로 동작합니다.
어디에 무엇이 들어가는가
아래 표는 적절한 컨텍스트 길이에서~Q4 양자화 시의 편안함을 추정합니다. 모든 항목을 추정치로 간주하고, 확정하기 전에 실제 GGUF 파일 크기 및 KV 캐시를 확인하세요.
실제 정답은 항상 선택한 양자화에 대한 Hugging Face의
GGUF 파일 크기와 컨텍스트 길이가 요구하는 KV 캐시입니다.
모델을 선택했나요? 연결하세요
인증된 단일 엔드포인트
https://api.tokios.com — 인바운드 포트 불필요, 약 5분 소요.통합 메모리가 대형 모델을 로드할 수 있지만 실행 속도가 느린 이유
모델을 로드하는 데에는 가중치를 담을 수 있는 충분한 메모리 용량만 있으면 됩니다. 빠르게 실행하려면 컴퓨트 유닛에 지속적으로 데이터를 공급할 수 있는 충분한 메모리 대역폭이 필요합니다. 단일 스트림 디코딩은 메모리 대역폭 제한이기 때문입니다. 생성되는 각 토큰마다 모델의 가중치(또는 혼합 전문가 모델의 경우 활성 전문가)를 메모리에서 읽어야 합니다. 프리필(프롬프트 처리)은 컴퓨트 제한이므로 동작 방식이 다릅니다. 이것이 두 가지 메모리 유형이 서로 다른 트레이드오프를 보이는 이유입니다:- 전용 GDDR(RTX 4090, 5090 및 유사 제품): 높은 대역폭(대략
1000–1800 GB/s), 하지만 용량은 카드에 의해 고정됩니다. - 통합 메모리(Apple Silicon, Strix Halo): 훨씬 큰 용량(최대
128 GB), 하지만 낮은 대역폭(대략256–546 GB/s).
96 GB 머신은 로드는 할 수 있지만 120B 모델은 어떤 단일 소비자용 GPU에도 들어가지 않습니다. 하지만 GPU 자체 VRAM에 들어가는 모델을 실행하는 전용 GPU보다 토큰을 더 느리게 생성합니다. 토큰당 가중치를 이동시키는 대역폭이 더 적기 때문입니다.
다른 구성에서 공개된 tok/s 수치에 의존하지 마세요. 하드웨어, 드라이버 버전, 양자화, 컨텍스트 길이, 배치 크기가 모두 결과를 변화시킵니다. 모델이 실행 중일 때 llama-bench로 자체 배포를 측정하고, 배포를 비교할 수 있는 반복 가능한 방법에 대해서는 배포 벤치마킹을 참고하세요.
다음 단계
Tokios 시작하기
모델이 하드웨어에 적합하면, Tokios는 이를 어디서든 호출할 수 있는 안정적인 API 엔드포인트로 변환합니다.
작업에 적합한 모델을 선택하세요
크기 설정은 적합한 범위를 좁혀 줍니다. 작업 적합성은 처음부터 어떤 패밀리 모델을 로드할지를 좁혀 줍니다.