GPU 显存计算器｜大模型推理显存需求与选型在线工具

下面这个在线工具可以帮你快速算出一台服务器需要多少显存、要配几张卡：选择要跑的模型（或手动填参数），它会给出显存需求拆分、推荐配置、单卡/集群并发能力和优化建议。

卡型库覆盖 RTX 4090 / 5090、L20 / L40S / L40 / L4、A800 / A100、H20 / H800 / H100 / H200，以及高校存量较多的 RTX A6000 / A30 / A40、V100、T4。

本工具由上海皓荃智能科技维护——我们在上海，做高校与政企的服务器整机定制、GPU 算力方案与机房改造实施。算完需要具体配置单，页面底部可以加微信（备注「GPU选型」，通过更快）。

GPU 服务器显存选型工具

精确估算 LLM 推理显存，辅助 GPU 配置决策

选择模型预设

自定义配置 Qwen2.5-7B (Dense) Qwen2.5-14B (Dense) Qwen2.5-32B (Dense) Qwen2.5-72B (Dense) Qwen3-32B (Dense) Qwen3-MoE-30B-A3B (MoE) Qwen3-235B-A22B (MoE) Llama 3-8B (Dense) Llama 3-70B (Dense) Llama 3.1-405B (Dense) DeepSeek V3 (MoE, MLA) DeepSeek R1 (MoE, MLA) Mistral 7B (Dense) Mixtral 8x7B (MoE) Mixtral 8x22B (MoE) Gemma 3-27B (Dense) Yi-34B (Dense) InternLM2.5-20B (Dense) ChatGLM3-6B (Dense)

基础参数

参数量 (B，总参数量)

MoE 模型请填总参数量（含全部专家），如 DeepSeek V3 填 671

架构 Dense MoE

权重精度 INT4 / FP4 INT8 / FP8 FP16 / BF16

KV Cache 精度 INT4 INT8 FP16

上下文长度 (K tokens)

并发请求数

高级架构参数

层数

隐藏维度

KV 头数

DeepSeek MLA 中为 query 头数(128)

头维度

KV 压缩系数

标准注意力=1.0，DeepSeek MLA ≈ 0.018

Overhead (%)

框架缓存、内存碎片等

可用显存比例 (%)

建议 90%，为 CUDA 上下文/碎片/预留留余量

平均上下文占比 (%)

KV 按平均上下文估算（实际多为最大上下文的 20~50%）

目标 GPU 型号

RTX 4090 24G — 消费级 RTX 4090 48G — 魔改/涡轮 RTX 4090D 24G — 消费级 RTX 4090D 48G — 魔改/涡轮 RTX 5090 32G — 消费级 RTX 5090 32G 涡轮 — 数据中心 RTX 5090D V2 24G — 消费级 RTX 5090D V2 24G 涡轮 — 数据中心 A10 24G — 数据中心 L4 24G — 数据中心（低功耗推理） L40S 48G — 数据中心 L40 48G — 数据中心（推理/渲染） L20 48G — 数据中心 A30 24G — 数据中心（存量较多） A40 48G — 数据中心（推理/虚拟化） RTX 6000 Ada 48G — 专业级 RTX A6000 48G — 专业级（存量较多） A800 40G — 数据中心（合规版） A800 80G — 数据中心（合规版，训练） A100 40G — 数据中心 A100 80G — 数据中心 H20 96G — 数据中心（合规版，推理主力） H800 80G — 数据中心（训练） H100 80G — 数据中心 H200 141G — 数据中心 V100 32G — 存量/老卡 T4 16G — 存量/边缘推理 PRO 2000 16G — 专业级 PRO 5000 48G — 专业级 PRO 5000 72G — 专业级 PRO 6000 96G — 服务器/工作站

调整参数后自动计算…

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⚡ 支持 GQA / MLA 注意力架构估算 · 已按可用显存与平均上下文计算 · hiddenDim 仅用于预设展示、**不参与计算** · 实际以推理框架参数为准（v2 修正版 · 已补 H20 / H800 / A800 / L40 / A30 / A6000 / V100 / T4 等高校常见卡型）

这个工具是怎么算的？（计算口径）

工具把显存需求拆成三部分，再换算成“需要几张卡”：

• 权重显存 = 参数量(B) × 权重精度字节数（FP16=2、INT8=1、INT4=0.5）；
• KV Cache = 2(K/V) × 层数 × KV 头数 × 头维度 × KV 精度字节数 × 压缩系数 × 上下文 token 数 × 并发数；
• 运行时开销 = 权重 × 开销比例 + 固定开销（CUDA 上下文等）+ 并发相关开销。

两个关键前提可自行调整，默认值偏保守：可用显存比例 90%（预留 CUDA 上下文与显存碎片）、平均上下文占比 40%（线上请求不会都跑满最大上下文）。

选型时看“总显存（按平均上下文）”这一行；想知道“万一所有并发请求都跑满最长上下文”会怎样，看工具同时给出的“满上下文峰值需求”——那是保守上界，用来评估压测余量。多卡场景下并发上限按“每卡各存一份请求的 KV 份额”推算，即工具中的“KV 份额上限（即集群并发上限）”。

注意：本工具面向推理场景；训练显存需求通常是推理的 3~4 倍，不能直接套用。

使用说明（3 步）

1. 选择要跑的模型（也可直接手填参数量、层数、KV 头数等参数）；
2. 设置权重精度、KV Cache 精度、上下文长度和并发数；
3. 选择目标显卡型号，查看推荐卡数、并发能力与优化建议。

常见问题

显存到底怎么估算的？为什么按“平均上下文”算？

显存需求由三部分构成：模型权重（参数量 × 精度字节数）、KV Cache（与层数、KV 头数、上下文长度、并发数成正比）、运行时开销（CUDA 上下文、显存碎片、框架预留）。KV Cache 与上下文长度成正比，但线上请求不会每个都跑满最大上下文，所以工具默认按“平均上下文（最大上下文的 40%）”估算，更接近真实占用，你可以按业务情况调整。工具同时给出“满上下文峰值需求”作为保守上界，方便判断压测余量。

为什么要预留 10% 左右显存？

显卡标称容量不可能 100% 用于装载模型：CUDA 上下文、显存碎片、推理框架工作区都要占用，还要给突发请求和 KV Cache 增长留余量。工具默认按可用显存 90% 计算推荐卡数，避免“算出来刚好装下、一跑就 OOM”。

24G 显存能跑多大模型？什么时候必须上 48G？

FP16 精度下，7B 权重约 14GB，24G 单卡可跑并微调；13B 约 26GB，需要 48G 单卡或两张 24G；70B 走 INT4 量化约 35~70GB，48G 单卡可推理、微调要多卡。判断标准：FP16 下权重就超过 24G，或需要同时跑多任务、大 batch，48G 的提升就非常明显。

多卡能提升并发吗？多卡要注意什么？

多卡通过 Tensor Parallelism（TP）把权重与 KV Cache 分摊到每张卡，可同时提升可装载模型规模与承载并发数。注意三点：CPU 的 PCIe 通道数够不够、电源余量是否充足、卡间互联方式（有 NVLink 的型号通信开销明显更低，消费卡只能走 PCIe）。

这个工具能用来估算训练显存吗？

不建议直接套用。训练除权重和 KV Cache，还要保存优化器状态、梯度、激活值，显存需求通常是推理的 3~4 倍。本工具面向推理（部署/服务）场景，训练选型请单独评估或联系我们按训练场景出方案。

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