← সব ফ্রি টুলস

Llama 3.1 70B চালাতে কত VRAM লাগে?

Llama 3.1 70B FP16-এ প্রায় ১৪৪.৩ GB আর ৪-বিটে প্রায় ৪২.২ GB GPU মেমরি প্রয়োজন। নিচে প্রিসিশন বেছে দেখুন কোন ComputeBD AI কম্পিউটারে এটি চলবে আর ঘণ্টায় খরচ কত।

কী করতে চান?

Llama 3.1 70B FP16 / BF16-এ চালাতে প্রায় ১৪৪.৩ GB GPU মেমরি (VRAM) লাগবে।

  • মডেলের ওয়েট ১৩১.৫ GB
  • কনটেক্সট মেমরি (KV cache) ১.৩ GB
  • রানটাইম ও ওয়ার্কস্পেস ১১.৫ GB

সবচেয়ে সাশ্রয়ী যে AI কম্পিউটারে এটি চলবে: NVIDIA B200 — ৳১,৬৫২/ঘণ্টা, মিনিট হিসেবে বিল।

AI কম্পিউটারচলবে?গতি (১ জন)দাম
NVIDIA L4২৪ GB চলবে না
≈ ১ টোকেন/সে. ৳১৪৭/ঘণ্টা
NVIDIA A10২৪ GB চলবে না
≈ ৩ টোকেন/সে. ৳১৯৬/ঘণ্টা
NVIDIA L40S৪৮ GB চলবে না
≈ ৪ টোকেন/সে. ৳৩৪৩/ঘণ্টা
NVIDIA A100৮০ GB চলবে না
≈ ৯ টোকেন/সে. ৳৬৩৮/ঘণ্টা
NVIDIA H100৮০ GB চলবে না
≈ ১৪ টোকেন/সে. ৳১,০৪৭/ঘণ্টা
NVIDIA H200১৪১ GB চলবে না
≈ ২০ টোকেন/সে. ৳১,৩৯০/ঘণ্টা
NVIDIA B200১৮০ GB চলবে
≈ ৩৪ টোকেন/সে. ৳১,৬৫২/ঘণ্টা
NVIDIA B300২৮৮ GB চলবে
≈ ৩৪ টোকেন/সে. ৳১,৮৮০/ঘণ্টা

প্রতিটি প্রিসিশনে Llama 3.1 70B

প্রিসিশনযত GPU মেমরি লাগবেসবচেয়ে সাশ্রয়ী ComputeBD AI কম্পিউটার
FP32পূর্ণ প্রিসিশন — খুব কম দরকার হয়২৮৬.৩ GBএকটি AI কম্পিউটারে চলে না
FP16 / BF16সাধারণ — মূল মান১৪৪.৩ GBNVIDIA B200 · ৳১,৬৫২/ঘণ্টা
8-bitমান প্রায় একই থাকে৭৭.৭ GBNVIDIA H200 · ৳১,৩৯০/ঘণ্টা
4-bit (GGUF / AWQ / GPTQ)মান সামান্য কমে, মেমরি ~৪ গুণ কম৪২.২ GBNVIDIA L40S · ৳৩৪৩/ঘণ্টা
নির্মাতা
Meta
প্যারামিটার
৭০.৬B
সর্বোচ্চ কনটেক্সট
১,৩১,০৭২ টোকেন
LoRA / QLoRA ফাইন-টিউন
≈ ১৫৪.১ GB / ৫৯.৬ GB
Hugging Face
meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct

হিসাবটা যেভাবে করা হয়

এগুলো আনুমানিক হিসাব, নিশ্চয়তা নয়: আসল সংখ্যা সফটওয়্যার (vLLM, llama.cpp, Transformers…), সেটিং আর ডেটার ওপর নির্ভর করে। ~১০% অতিরিক্ত মেমরি হাতে রাখুন।

মডেল অনুযায়ী VRAM

সাধারণ প্রশ্ন

Llama 3.1 70B চালাতে কত VRAM লাগে?

একজন ব্যবহারকারী আর ৪k কনটেক্সটে FP16-এ (মূল মান) প্রায় ১৪৪.৩ GB, ৪-বিটে প্রায় ৪২.২ GB।

কোন GPU-তে Llama 3.1 70B চলে?

ফুল প্রিসিশনে (Full precision) এটি NVIDIA B200-এ (১৮০ GB) চলবে — ComputeBD-তে ঘণ্টায় ৳১,৬৫২।

Llama 3.1 70B ফাইন-টিউন করতে কত VRAM লাগে?

LoRA-তে প্রায় ১৫৪.১ GB, QLoRA-তে প্রায় ৫৯.৬ GB (sequence length ২,০৪৮, ব্যাচ ১, gradient checkpointing)। সময় ও খরচ জানতে ফাইন-টিউনিং খরচ ক্যালকুলেটর দেখুন।

আসল AI কম্পিউটারে চালিয়ে দেখুন

এক মিনিটের মধ্যে JupyterLab চালু হয়। bKash-এ টাকায় পেমেন্ট, মিনিট হিসেবে বিল — যখন খুশি বন্ধ করুন।