Kalkulator Kebutuhan VRAM LLM

Hitung perkiraan VRAM yang dibutuhkan untuk menjalankan model LLM berdasarkan ukuran parameter, quantization, context window, dan framework.

Pilih Model LLM

LLaMA 3.1 — 8B

Level Quantization

4-bit Quantization (IQ4_NL)

Context Window

4K (4096 token)

Framework Inference

llama.cpp

RUMUS

VRAM = Weights + KV Cache + Activation + Framework Overhead

VRAM Diperlukan

5.10GB

📊 Breakdown Memori

Weights Model:3.73 GB
KV Cache (Context):0.50 GB
Aktivasi:0.37 GB
Framework Overhead:0.50 GB

🎮 Rekomendasi GPU

Cocok untuk: Apple M2 Ultra 192GB, Apple M1 Ultra 128GB, Apple M3 Max 128GB, Apple M4 Max 128GB, Apple M2 Max 96GB, Apple M1 Max 64GB, Apple M1 Ultra, Apple M2 Ultra, Apple M4 Pro 48GB, Apple M3 Pro 36GB, Apple M3 Max, Apple M4 Max, RTX 5090, Apple M1 Pro 32GB, Apple M1 Max, Apple M2 Pro 32GB, Apple M2 Max, RTX 3090, RTX 3090 Ti, RTX 4090, RX 7900 XTX, Apple M4 24GB, Apple M4 Pro, RX 7900 XT, Apple M3 Pro, RTX 4060 Ti 16GB, RTX 4070 Ti Super, RTX 4080, RTX 4080 Super, RTX 5070 Ti, RTX 5080, RX 6800, RX 6800 XT, RX 6900 XT, RX 6950 XT, RX 7800 XT, RX 7900 GRE, RX 7900M, RX 9070, RX 9070 XT, Apple M1 16GB, Apple M1 Pro, Apple M2 16GB, Apple M2 Pro, Apple M3 16GB, Apple M4, Intel Arc A770 16GB, Intel Arc B770, RTX 3060, RTX 3080 12GB, RTX 3080 Ti, RTX 4070, RTX 4070 Super, RTX 4070 Ti, RTX 5070, RX 6700 XT, RX 7700 XT, Intel Arc B580, GTX 1080 Ti, RTX 2080 Ti, RTX 3080 10GB, GTX 1070, GTX 1070 Ti, GTX 1080, RTX 2060 Super, RTX 2070, RTX 2070 Super, RTX 2080, RTX 2080 Super, RTX 3050, RTX 3060 Ti, RTX 3070, RTX 3070 Ti, RTX 4060, RTX 4060 Ti 8GB, RX 6600, RX 6600 XT, RX 7600, Apple M1, Apple M2, Apple M3, Intel Arc A750, Intel Arc A770 8GB, GTX 1060 6GB, GTX 1660, GTX 1660 Super, GTX 1660 Ti, RTX 2060

📦 Info Model & Arsitektur

• Parameter: 8 Biliar

• Layers: 32

• Hidden Dim: 4096

• Num Heads: 32

• Head Dim: 128

• Quantization: 4-bit (4-bit Quantization (IQ4_NL))

• Context: 4K (4096 token)

• Framework: llama.cpp (Lightweight, CPU/GPU support)

💾 Estimasi Penggunaan VRAM GPU Populer

RTX 3090/4090 (24GB):21%
RTX 3080/4080 (10-16GB):32%
RTX 3070/4070 (8-12GB):43%

💡 Tips Optimasi VRAM

• Gunakan quantization 4-bit untuk menghemat VRAM hingga 75%

• Kurangi context window jika tidak perlu panjang context yang besar

• Pilih framework dengan overhead rendah (llama.cpp) untuk model kecil

• Gunakan teknik continuous batching untuk inference lebih efisien

• Pertimbangkan CPU offloading untuk model yang sangat besar (>30GB)

Hasil akan dihitung secara otomatis saat input terisi