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Journal · · 4 min de lecture

De combien de VRAM avez-vous vraiment besoin pour un modèle 27B ou 70B

Quatre nombres décident si un modèle local tourne bien : les poids, le cache de contexte, le pilote et ce qui reste. Voici le calcul, et quelle carte le passe.

La plupart des conseils d'achat commencent par la carte. Mieux vaut commencer par le calcul, car la carte n'est que la réponse.

Les poids font environ un à deux octets par paramètre

Les poids quantifiés dépendent du nombre de paramètres et de la précision de stockage. En 4 bits, un paramètre prend environ un demi-octet, en 8 bits environ un octet ; avec l'overhead des blocs de quantification, le chiffre pratique tourne autour d'un octet par paramètre en 4 bits et de deux en 8 bits.

Le cache de contexte, la partie qu'on oublie

Le cache qui garde la conversation dans le modèle grandit avec la fenêtre de contexte et avec le nombre de requêtes simultanées. À 32K tokens, il ajoute environ 2–4 Go sur un modèle 30B et 5–8 Go sur un 70B ; à 128K, ces chiffres se multiplient. Une carte qui loge tout juste les poids s'écroule dès qu'un long document arrive.

ModèlePrécisionPoidsCache à 32KCarte confortable
8B4 bits~5 Go~1–2 Go12–16 Go
14B4 bits~8 Go~2–3 Go16–24 Go
27–32B4 bits~18–20 Go~3–4 Go24 Go juste, 32–48 Go bien
27–32B8 bits~32–34 Go~3–4 Go48 Go
70B4 bits~40 Go~5–8 Go48 Go juste, 64 Go bien
70B8 bits~72 Go~5–8 Godeux cartes de 48 ou 64 Go

Laissez environ un gigaoctet pour le pilote et le bureau. Une carte de 24 Go qui fait tourner un modèle de 20 Go n'est pas une carte de 24 Go : c'est une carte de 20 Go avec 4 Go de marge, et c'est exactement là que vit un 27B en 4 bits.

Ce que cela veut dire pour les cartes que nous vendons

Occasion ou neuve, et pourquoi cela compte pour le calcul

Une carte de centre de données d'occasion est souvent la façon la moins chère d'acheter de la mémoire : le calcul est plus ancien, la mémoire est exactement ce dont le modèle a besoin. Ce qui change, c'est la liste de prise en charge — ROCm soutient officiellement les Instinct MI200 et RDNA 3, alors que les RDNA 2 et CDNA 1 plus anciennes tournent avec llama.cpp mais sortent de la liste du constructeur. Vérifiez la ligne logicielle de chaque annonce avant d'acheter, pas après.

Une autre option : partager le travail avec le processeur

Tous les modèles ne doivent pas tenir en VRAM. Les modèles mixture-of-experts gardent la plupart de leurs poids inactifs pour un mot donné : un moteur peut donc garder les experts en RAM système et les calculer sur le processeur pendant que la carte fait le reste. Strata fait exactement cela avec Qwen3.8-Flash-Next et DeepSeek-V4.1-Flash : une carte de 12 Go avec 64 Go de RAM répond à quelques tokens par seconde, et une carte de 24 Go est nettement plus rapide car plus d'experts restent sur le GPU. C'est l'argument pour 64 Go de mémoire système dans une station de travail — ce qu'il faut par carte est ici.

En bref

Pour un modèle 27–32B en 4 bits, 24 Go suffisent et 32 Go sont confortables. Pour un 70B en 4 bits, prenez 48 Go si vous gardez un contexte court et 64 Go sinon. Pour un 70B en 8 bits, prévoyez deux cartes ou un budget de modules de 128 Go en RAM système. Le reste, c'est le refroidissement et le logiciel pris en charge.

D'où viennent ces informations

Chaque chiffre et affirmation ci-dessus provient des articles ci-dessous. Les liens ouvrent les originaux — à lire si les détails comptent pour vous.

  1. 1How does Strata work — expert cache, RAM and CPU compute

    Strata · publié le 2026-10-28

  2. 2AI hardware — what each card runs

    GrafSyntheos · publié le 2026-10-29

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