Welche Grafikkartenleistung wird benötigt, um ein KI/LLM-Modell lokal zu hosten?
Welche Grafikkartenleistung wird benötigt, um ein KI/LLM-Modell lokal zu hosten?
Das Hosten eines großen Sprachmodells (LLM) hängt hauptsächlich von der Leistung der Grafikkarte (GPU) ab. Hier sind die wichtigsten Faktoren, die bei der Auswahl der richtigen Grafikkarte zu berücksichtigen sind:
Wichtige Faktoren, die die Auswahl beeinflussen
- VRAM-Speicher: Je größer das Modell, desto mehr VRAM wird benötigt.
- GPU-Architektur: Neuere Architekturen (Ampere, Ada Lovelace, Hopper,Blackwell) bieten bessere Leistung.
- Aufgabenart:
- Inferenz: Ausführung eines bestehenden Modells, verbraucht weniger Ressourcen.
- Training: Benötigt mehr VRAM und Rechenleistung.
- Numerische Genauigkeit: FP32 (genau, aber schwer), FP16 und INT8 (optimiert).
- Optimierungstechniken: Quantisierung, Pruning, Destillation.
NVIDIA-Grafikkarten und kompatible Modellgrößen
| Grafikkarte | VRAM | Geschätzte Modellgröße | Modelle Beispiele |
|---|---|---|---|
| RTX 4060 Ti | 8/16GB | 7B bis 13B | LLaMA 2 7B, Mistral 7B |
| RTX 5070 / 5070 Ti | 12GB | 13B bis 20B | LLaMA 2 13B |
| RTX 5080 | 16GB | 20B bis 34B | LLaMA 2 34B |
| RTX 5090 | 32GB | 34B bis 70B | LLaMA 2 70B, Falcon 40B |
| RTX 6000 Ada | 48GB | Bis zu 180B | Feinabstimmung großer Modelle |
| H100 / H200 | 80GB/141GB | 175B+ | Ausführung der größten Modelle |
Beispiele für Open-Source-Modelle
- Gemma 3: Versionen 1B, 4B, 12B, 27B
- QwQ: Fortgeschrittenes Vernunftmodell, Version 32B
- DeepSeek-R1: Versionen 1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B, 671B
- LLaMA 3.3: Version 70B
- Phi-4: Microsofts 14B-Modell
- Mistral: Version 7B
- Qwen 2.5: Versionen 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B
- Qwen 2.5 Coder: Versionen 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B
Fazit
Die Wahl einer Grafikkarte für LLM hängt vom verfügbaren VRAM und den möglichen Optimierungen ab.
- Leichte Modelle (7B bis 13B): RTX 4060 Ti (16GB)
- Mittlere Modelle (20B+): RTX 5080 oder 5090
- Große Modelle (70B+): RTX 6000 Ada oder H200
Optimierungen wie Quantisierung ermöglichen die Ausführung größerer Modelle auf bescheideneren GPUs.
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