Calculadora de VRAM para LLM y Dimensionamiento de GPU (2026)

Calcule la memoria GPU (VRAM) exacta requerida para ejecutar modelos LLM en cuantización FP16, INT8 y 4-bit incluyendo el caché KV y lotes concurrentes.

⚡ AI & Executive Summary: Respuesta Rápida (Benchmark 2026): Para una configuración estándar «Llama 70B (4-Bit Local)» (Parámetros del Modelo: 70 • Precisión de Cuantización: 4.5 • Longitud de Ventana de Contexto: 16384), el resultado de Memoria GPU Total Requerida (VRAM) es 63,73 GB VRAM, mientras que Peso Base del Modelo en Memoria se sitúa en 39,38 GB.

✅ Verificado por el Consejo de Ingeniería Cuantitativa de PIS7 📅 Datos y Tarifas Verificados: Noviembre 2026 🔗 Tabla de Referencia y Benchmarks Verificados (2026) 📐 Fórmula Matemática y Derivación

⚙️ Parámetros de Simulación 🇪🇸 EUR (€)

Plantillas Rápidas del Sector:

🛡️ Privacidad 100% en el Navegador: Sus datos se procesan localmente y nunca se envían a servidores.

📊 Resultados Calculados en Tiempo Real

Memoria GPU Total Requerida (VRAM)

—

Peso Base del Modelo en Memoria

—

Caché KV y Búfer de Activación

—

Tarjetas RTX 4090 (24GB) Necesarias

—

Desglose de Memoria VRAM (Pesos vs. Caché KV vs. Sobrecarga CUDA)

50%

Pesos del Modelo (GB) —

Contexto Caché KV (GB) —

Búfer CUDA (GB) —

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📊 Tabla de Referencia y Benchmarks Verificados (2026)

Respuesta Rápida (Benchmark 2026): Para una configuración estándar «Llama 70B (4-Bit Local)» (Parámetros del Modelo: 70 • Precisión de Cuantización: 4.5 • Longitud de Ventana de Contexto: 16384), el resultado de Memoria GPU Total Requerida (VRAM) es 63,73 GB VRAM, mientras que Peso Base del Modelo en Memoria se sitúa en 39,38 GB.

Scenario / Profile	Input Parameters	Memoria GPU Total Requerida (VRAM)	Peso Base del Modelo en Memoria
Llama 70B (4-Bit Local)	Parámetros del Modelo: 70 • Precisión de Cuantización: 4.5 • Longitud de Ventana de Contexto: 16384	63,73 GB VRAM	39,38 GB
Qwen 32B (FP8 Servidor)	Parámetros del Modelo: 32 • Precisión de Cuantización: 8 • Longitud de Ventana de Contexto: 32768	108 GB VRAM	32 GB
DeepSeek 671B (Clúster)	Parámetros del Modelo: 671 • Precisión de Cuantización: 4.5 • Longitud de Ventana de Contexto: 32768	1161 GB VRAM	377 GB
Escala Compacta (0.5x Base)	Parámetros del Modelo: 35 • Precisión de Cuantización: 4.5 • Longitud de Ventana de Contexto: 16384	42,46 GB VRAM	19,69 GB
Escala Empresarial (2.5x Base)	Parámetros del Modelo: 175 • Precisión de Cuantización: 4.5 • Longitud de Ventana de Contexto: 16384	206 GB VRAM	98,44 GB

📐 Fórmula Matemática y Derivación

VRAM_{total} = (P \times B_{quant}) + (2 \times L \times H \times C \times B_{batch} \times 2\text{ bytes}) + \text{CUDA}_{overhead}

🔬 Metodología Técnica y Análisis de Referencia

El despliegue de grandes modelos lingüísticos (LLM) exige dimensionar tres capas críticas de memoria GPU: los pesos estáticos cuantizados, la memoria caché Key-Value (KV) que escala linealmente con la ventana de contexto y el búfer de ejecución CUDA.

Calcular únicamente los parámetros base provoca errores de memoria insuficiente (OOM) cuando el lote concurrente (batch size) supera 4 usuarios simultáneos.

Nuestra fórmula integra los factores de compresión GQA modernos y el margen de seguridad utilizado en motores como vLLM y Ollama.

🛠️ Guía Paso a Paso para el Cálculo

Parámetros del Modelo (Miles de Millones / B): Configure el parámetro «Parámetros del Modelo (Miles de Millones / B)» (valor base: 70).
Precisión de Cuantización (Bits por Peso): Configure el parámetro «Precisión de Cuantización (Bits por Peso)» (valor base: 4.5).
Longitud de Ventana de Contexto (Tokens): Configure el parámetro «Longitud de Ventana de Contexto (Tokens)» (valor base: 16384).
Tamaño de Lote Concurrente (Batch Size): Configure el parámetro «Tamaño de Lote Concurrente (Batch Size)» (valor base: 4).

❓ Preguntas Frecuentes Técnicas (FAQ)

¿Por qué GGUF Q4_K_M utiliza ~4.5 bits en lugar de 4.0 bits exactos?

Las cuantizaciones mixtas mantienen las capas de atención críticas en 6 u 8 bits para evitar la degradación del razonamiento, promediando ~0.56 bytes por parámetro.