Arrakis / ガイド / GPU メモリ

モデルに必要な GPU メモリは?

パラメータあたりのバイト数で数えます。推論には、パラメータあたり 16 ビットで 2 バイト、8 ビットで 1 バイト、4 ビットで 0.5 バイトに加え、KV キャッシュとアクティベーション用に約 20% が必要です。ファインチューニングにははるかに多くのメモリが必要で、LoRA や QLoRA でベースモデルを固定しない限り、Adam ではパラメータあたり約 16 バイトかかります。

モデルの推論

推論でモデルを動かすのに必要なメモリと、それが載る最小の GPU 構成、Arrakis での現在の最安値。

モデルサイズ16 ビット8 ビット4 ビット
8BLlama 3.1 8B19 GB:RTX 4090 または RTX 3090 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から9.6 GB:RTX 4090 または RTX 3090 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から4.8 GB:RTX 4090 または RTX 3090 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から
14BQwen2.5 14B34 GB:L40S、RTX 6000 Ada または RTX A6000 1 枚、L40S は GPU 1 時間あたり $0.44 から17 GB:RTX 4090 または RTX 3090 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から8.4 GB:RTX 4090 または RTX 3090 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から
32BQwen2.5 32B77 GB:H100 または A100 1 枚、H100 は GPU 1 時間あたり $2.07 から38 GB:L40S、RTX 6000 Ada または RTX A6000 1 枚、L40S は GPU 1 時間あたり $0.44 から19 GB:RTX 4090 または RTX 3090 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から
70BLlama 3.3 70B168 GB:B200 1 枚、GPU 1 時間あたり $6.33 から84 GB:RTX PRO 6000 1 枚、GPU 1 時間あたり $1.90 から42 GB:L40S、RTX 6000 Ada または RTX A6000 1 枚、L40S は GPU 1 時間あたり $0.44 から
405BLlama 3.1 405B972 GB:B300 × 4、4 枚で 1 時間あたり $18.40 から486 GB:B300 × 2、2 枚で 1 時間あたり $9.20 から243 GB:B300 1 枚、GPU 1 時間あたり $4.60 から

モデルのファインチューニング

QLoRA は 4 ビットで固定したモデルの上でアダプタを学習し、LoRA は 16 ビットで固定したモデルの上で学習します。フルファインチューニングはすべての重みを更新します。数値はアクティベーションを含まない値で、アクティベーションはバッチサイズとシーケンス長に応じて増えます。

モデルサイズQLoRALoRAフルファインチューニング
8BLlama 3.1 8B5.6 GB:RTX 4090 または RTX 3090 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から19 GB:RTX 4090 または RTX 3090 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から128 GB:H200 1 枚、GPU 1 時間あたり $3.44 から
14BQwen2.5 14B9.8 GB:RTX 4090 または RTX 3090 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から34 GB:L40S、RTX 6000 Ada または RTX A6000 1 枚、L40S は GPU 1 時間あたり $0.44 から224 GB:B300 1 枚、GPU 1 時間あたり $4.60 から
32BQwen2.5 32B22 GB:RTX 4090 または RTX 3090 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から77 GB:H100 または A100 1 枚、H100 は GPU 1 時間あたり $2.07 から512 GB:B300 × 2、2 枚で 1 時間あたり $9.20 から
70BLlama 3.3 70B49 GB:H100 または A100 1 枚、H100 は GPU 1 時間あたり $2.07 から168 GB:B200 1 枚、GPU 1 時間あたり $6.33 から1,120 GB:H200 × 8、8 枚で 1 時間あたり $27.52 から
405BLlama 3.1 405B284 GB:H100 × 4、4 枚で 1 時間あたり $8.28 から972 GB:B300 × 4、4 枚で 1 時間あたり $18.40 から6,480 GB:8 GPU マシン 1 台を超える

数値の根拠

GPU 選びには十分な目安です。長時間のジョブの前には実測してください。

重み
パラメータ数 × パラメータあたりのバイト数。16 ビット(BF16 または FP16)で 2、8 ビット(FP8 または INT8)で 1、4 ビットで 0.5。
推論時の余裕
コンテキスト長とバッチが中程度なら、KV キャッシュとアクティベーション用に約 20% を上乗せします。長いコンテキストや大きなバッチでは、さらに多く必要です。
フルファインチューニング
混合精度の Adam では、パラメータあたり約 16 バイトが必要です。内訳は重み、勾配、オプティマイザの状態、32 ビットのマスターコピーです(ZeRO, arXiv:1910.02054)。FSDP や ZeRO で複数の GPU に分割できます。
LoRA
16 ビットのベースモデルは固定したまま、小さなアダプタだけを学習します。重みに約 20% を足した量を見込んでください。
QLoRA
固定したベースモデルを 4 ビットで保持します。著者らは 65B モデルを 48 GB の GPU 1 枚でファインチューニングしました(QLoRA, arXiv:2305.14314)。パラメータあたり約 0.7 バイトです。
GPU メモリ
NVIDIA の各 GPU のページの公表値です。各 GPU のページからリンクしています。

よくある質問

すべての GPU の最新価格は GPU 価格 のページにあります。

70B モデルにはどれくらいの GPU メモリが必要ですか?
推論で動かすには、16 ビットで約 168 GB、8 ビットで約 84 GB、4 ビットで約 42 GB です。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。ファインチューニングには、QLoRA で約 49 GB、LoRA で約 168 GB、Adam によるフルファインチューニングで約 1,120 GB が必要です(活性化を除く)。
70B モデルを GPU 1 枚で動かせますか?
はい。16 ビットでは約 168 GB が必要で、B200 1 枚に収まります。8 ビットでは約 84 GB で、RTX PRO 6000 1 枚に収まります。4 ビットでは約 42 GB で、L40S、RTX 6000 Ada、RTX A6000 のいずれか 1 枚に収まります。
RTX 4090 で 8B モデルをファインチューニングできますか?
はい。LoRA(約 19 GB)や QLoRA(約 6 GB)なら、RTX 4090 の 24 GB に収まります。フルファインチューニングにはアクティベーションを除いて約 128 GB が必要なので、H200 1 枚が必要です。
ファインチューニングには、なぜ推論よりはるかに多くのメモリが必要なのですか?
フルファインチューニングでは、16 ビットの重みと勾配に加え、32 ビットの Adam オプティマイザの状態と重みの 32 ビットのマスターコピーを保持するため、1 パラメータあたり約 16 バイトが必要です(Rajbhandari et al., ZeRO, arXiv:1910.02054)。LoRA はベースの重みを固定して小さなアダプタだけを学習します。QLoRA はさらに固定した重みを 4 ビットで保持し、著者らはこれで 65B モデルを 48 GB の GPU 1 枚でファインチューニングしました(Dettmers et al., arXiv:2305.14314)。
これらの表にある GPU のレンタル料金はいくらですか?
各候補には、Arrakis での現在の GPU 1 時間あたりの最安値が表示されています。 2026年10月31日 16:52 UTC 時点で、Arrakis には 188 台のマシンに 619 基の GPU が掲載されています。H100 の最安値は GPU 1 時間あたり $2.07、RTX 4090 は $0.38 です。 レンタル時に表示される時間単価を、前払い残高から支払います。

モデルに合う GPU を、時間単位でレンタルできます。