Outils / Simulateur VRAM & Hardware pour LLM On-Premise
Simulateur VRAM & Hardware pour LLM On-Premise
Entrez la taille du modèle, la quantification et la fenêtre de contexte pour estimer la mémoire GPU requise et les configurations matérielles compatibles.
Le principal goulot d'étranglement pour héberger un LLM en interne est la mémoire GPU (VRAM). Ce calculateur vous donne une estimation précise basée sur les paramètres réels du modèle : nombre de couches, têtes d'attention GQA et fenêtre de contexte.
VRAM requise
5.8 GB
Configurations compatibles
RTX 4080 Super
Grand public16 GBRTX 3090 / RTX 4090
Grand public24 GBRTX A5000
Pro Workstation24 GBRTX A6000 / L40S
Pro Workstation48 GB
Comment calculer la VRAM pour un LLM
La mémoire GPU requise se décompose en deux parties : la mémoire du modèle et le KV Cache. La mémoire du modèle dépend directement du nombre de paramètres et de la précision numérique choisie. Un modèle de 7 milliards de paramètres en FP16 (2 octets par paramètre) occupe environ 16,8 GB en comptant l'overhead système. La quantification réduit cette empreinte : Q4_K_M divise la taille par quatre par rapport au FP16, rendant possible l'inférence sur des GPU grand public comme le RTX 4090 même pour des modèles 13B à 34B.
Quelle carte graphique pour Llama 3 et Mistral
Llama 3 8B quantifié en Q4_K_M nécessite environ 5 à 6 GB de VRAM en inférence, ce qui le rend compatible avec un RTX 3080 ou supérieur. Le modèle 70B requiert une configuration plus sérieuse : au minimum un A100 80GB ou deux RTX 4090 en parallélisme tensoriel via PCIe (le NVLink a été retiré de la série RTX 40). Pour une utilisation en entreprise avec un contexte long (32k à 128k tokens), il faut prévoir une marge supplémentaire pour le KV Cache, qui peut atteindre plusieurs dizaines de gigaoctets sur les contextes les plus longs.
Héberger un LLM on-premise en entreprise
L'hébergement on-premise d'un LLM présente des avantages concrets : aucune donnée ne quitte votre infrastructure, les coûts à la requête sont éliminés, et vous gardez la maîtrise totale de votre pipeline IA. Du point de vue RGPD, c'est la solution la plus robuste pour traiter des données sensibles (contrats, données patients, informations financières). Une configuration typique pour une PME consiste en un serveur avec 1 ou 2 RTX 4090, suffisant pour faire tourner un modèle 13B à 34B quantifié en production.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre FP16, INT8 et Q4_K_M ?
FP16 utilise 2 octets par paramètre pour une précision maximale. INT8 réduit à 1 octet avec une légère perte de qualité. Q4_K_M utilise 4 bits par paramètre (0,5 octet) : c'est le compromis standard de la communauté llama.cpp, avec une perte de qualité quasi imperceptible pour la plupart des tâches.
Le KV Cache peut-il être déchargé sur la RAM CPU ?
Oui, certains frameworks (llama.cpp, exllama2) permettent d'offloader une partie du KV Cache en RAM système, mais au prix d'une latence nettement plus élevée. Pour une inférence fluide en production, le KV Cache entier doit tenir en VRAM.
Ces estimations sont-elles exactes pour tous les modèles ?
Ce simulateur utilise les architectures standards de type Llama/Mistral/Qwen. Les modèles avec une architecture différente (Falcon, Mamba, etc.) peuvent présenter des besoins légèrement différents. Les estimations incluent une marge de 20% et sont intentionnellement conservatives.
Un Mac Apple Silicon peut-il faire tourner un LLM en production ?
Oui, grâce à la mémoire unifiée, les Macs M2/M3 Ultra peuvent faire tourner des modèles 70B. La bande passante mémoire reste inférieure à celle des GPU NVIDIA datacenter, mais le rapport performance/coût est excellent pour du déploiement on-premise léger ou du prototypage.
Déployer des modèles open-source sur vos serveurs sans fuite de données est ma spécialité.
Architecture GPU, choix du modèle, quantification, intégration RGPD : je vous accompagne de l'estimation matérielle au déploiement en production.
Discuter de votre projet d'infrastructure