モデルに応じたGPU選定：大規模言語モデルを実行するために必要なGPUメモリ量

パラメータ数 → GPUメモリ要件 → 現在販売中のGPUモデルと低単価レンタル状況・計算式は公開・再計算可能・データ更新日：2026-11-06

⚡ 即答：7–8B 級モデルの FP16 推論には約 17GB の VRAM が必要（24GB カードで実行可能）； 70–72B 級モデルの INT4 量子化には約 42GB（80GB カードで余裕あり）、FP16 全精度では 168GB（単一の MI300X（192GB）または B200（180GB）でのみ実行可能）。タスクに応じた GPU 選定には選定ツール、同じ金額でどれだけの compute を得られるかを比較する場合は単位 compute ランキングをご参照ください。

パラメータ仕様帯	代表モデル（同仕様帯から任意選択可）	Inference FP16/BF16	Inference INT8	Inference INT4	フルパラメータ微調整（参考値）
1.5B	Qwen2.5-1.5B	≈4 GB	≈2 GB	≈1 GB	≈24 GB
7-8B	Llama-3.1-8B、Qwen2.5-7B	≈17 GB	≈9 GB	≈5 GB	≈112 GB
14B	Qwen2.5-14B	≈34 GB	≈17 GB	≈9 GB	≈224 GB
32B	Qwen2.5-32B	≈77 GB	≈39 GB	≈20 GB	≈512 GB
70-72B	Llama-3.1-70B、Qwen2.5-72B	≈168 GB	≈84 GB	≈42 GB	≈1120 GB

どのように算出していますか？

Inference VRAM ≈ × bytes per parameter × 1.2（the factor 1.2 reserves headroom for KV cache and runtime overhead）: FP16/BF16: 2 bytes per parameter; INT8: 1 byte per parameter; INT4: 0.5 bytes per parameter.

フルパラメータ微調整（AdamW混合精度）≈ パラメータ数 × 16バイト（重み・勾配・オプティマイザ状態の合計）； LoRA微調整のGPUメモリ使用量は推論とほぼ同等で、推論時の約1.2–1.5倍程度です；単一GPUで収まらない場合は、複数GPUのメモリ容量を合算可能です（通信効率は別途考慮）。

This is a rough estimate: long context lengths may inflate the KV cache by several GB; actual memory usage also varies across frameworks and quantization implementations. Always validate via real-world testing before deployment—we provide formulas only, not guarantees of successful execution.

現時点で対応可能なGPUモデル（毎回の市場動向に応じて更新）

Select parameter scale and precision to list GPUs with sufficient VRAM and relatively low monitored hourly rates among currently available options:

必要なGPUメモリ：16.8 GB

GPUモデル	VRAM	現においての较低時租	¥/TFLOPS·時	Price Comparison Page

GPUの対話式選定にはJavaScriptのあり効化が必要です。上部の速查表には、主流仕様帯のGPUメモリ要件が網羅されています。各GPUモデルのリアルタイム価格は、トップページの価格比較表をご確認ください。

定義：表中の「現においての低単価レンタル」は、トップページの価格比較と同一基準（リアルタイム価格を優先、期間限切れ価格は参考用）です；「フルパラメータ微調整」欄のGPUメモリ要件は概算であり、コンピュート性能が十分であることを保証しません——学習スループットは帯域幅およびGPU間接続性にも依存します。詳細は単位コンピュートランキングおよび各GPUモデルページの仕様一覧をご確認ください。代表モデルは、該当する仕様帯における一般のな公開モデルの一例であり、いかなる推奨も意味しません。GPUモデルの販売状況およびにおいて庫は、各プラットフォームの注文ページを基準としてください。