什麼是 LLM 顯示記憶體需求計算機？
這個工具能幫你估算載入並執行大型語言模型（LLM）進行推論時，所需的 GPU 顯示記憶體（VRAM）有多少。記憶體用量主要取決於模型的參數量，以及儲存每個權重所用的數值精度。此外，還有一個安全（額外開銷）係數，用來涵蓋 KV 快取、啟用值（activations）與 CUDA 環境等，這些都會在純權重之外額外佔用記憶體。
使用方式
以「十億參數」為單位輸入模型大小（例如 7B 模型輸入 7、Llama-3 70B 輸入 70）。接著選擇精度：FP32 每個權重佔 4 個位元組、FP16／BF16 佔 2 個位元組、INT8 佔 1 個位元組，而 INT4 量化僅佔 0.5 個位元組。最後設定額外開銷係數——對於短上下文的推論，1.2（保留 20% 緩衝）是相當合理的預設值；若是長上下文或需要批次處理，則應調高此數值。
公式解析
VRAM (GB) = Params (B) × Bytes/Param × Overhead
由於 10 億位元組 ≈ 1 GB，將以「十億」為單位的參數量乘上每個參數的位元組數，便能直接得到 GB 數。再乘上額外開銷係數，就能涵蓋執行階段所需的記憶體。
實際範例
以 7B 模型、採 FP16 精度、額外開銷係數 1.2 為例：
7 × 2 × 1.2 = 16.8 GB
可輕鬆容納於 24 GB 的顯示卡上。同一個模型若改用 INT4：7 × 0.5 × 1.2 = 4.2 GB
連 8 GB 的 GPU 都能輕鬆執行。
使用注意事項與精準校對原則（6 大核心守則）
📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位
輸入各項數值時請務必確認量綱（例如小時、天數、金額、百分比），避免單位不匹配引發推算偏差。
🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障
所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成，資料絕不上傳伺服器，嚴格守護商業與個人隱私。
📊 3. 符合公認學術與產業計算模型
演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型，經多重情境交叉核對，數值嚴密精確。
📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出
支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿，亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。
🔄 5. 多情景敏感度動態對比
建議針對極端值與多組預期情景分別試算，觀察輸出數據的波動區間，輔助做出更穩健的決策。
🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明
本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用，如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。
常見問題 (FAQ)
為什麼實際用量會比純權重高？
KV 快取會隨上下文長度與批次大小而增加，框架本身也會為啟用值與緩衝區保留記憶體——這正是額外開銷係數所要近似估算的部分。
這有包含訓練所需的記憶體嗎？
沒有。訓練因為要儲存最佳化器狀態與梯度，大約需要 3～4 倍的記憶體；本估算僅針對推論（inference）。
我該用多少的額外開銷係數？
短提示詞約用 1.2；長上下文或大量批次處理則建議使用 1.5～2.0 以上。