# Szacowanie pamięci GPU (wagi i KV cache)

EN: **Estimating GPU memory for deployment** · id `gpumemory` · aliases: GPU memory estimation, VRAM, szacowanie VRAM, GPU sizing, KV cache size

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Inferencja i infrastruktura](https://aiatlasgraph.com/t/systems.md) › [Uruchamianie własnych modeli](https://aiatlasgraph.com/t/selfhosting.md) › Szacowanie pamięci GPU (wagi i KV cache)

## Description

- PL: Policzenie, ile pamięci GPU potrzebuje wdrożenie: wagi (liczba parametrów × bajty na parametr w danej precyzji) plus KV cache rosnący z długością kontekstu i liczbą jednoczesnych zapytań, plus zapas na narzut.
- EN: Working out how much GPU memory a deployment needs: weights (parameters × bytes per parameter at a given precision) plus a KV cache that grows with context length and concurrent requests, plus headroom for overhead.

## In one sentence

- PL: To liczenie pamięci potrzebnej na ustawienia modelu, rozmowy i dodatkowe obliczenia.
- EN: This calculates memory needed for model parameters, conversations and additional computations.

## Problem it solves

- PL: Model mieści się sam, ale po rozpoczęciu kilku długich rozmów serwerowi kończy się pamięć.
- EN: The model fits by itself, but several long conversations exhaust the server's memory.

## What it does

- PL: Szacunek dodaje zapis ustawień, rosnącą pamięć zapytań i zapas na pracę środowiska, uwzględniając format liczb oraz równoczesny ruch.
- EN: The estimate combines parameters, growing request memory and runtime overhead, accounting for numerical formats and concurrent traffic.

## Everyday example

- PL: Przed wyborem karty obliczasz potrzeby modelu i kilku rozmów o maksymalnej długości, zostawiając zapas.
- EN: Before choosing a card, you estimate the model and several maximum-length conversations, leaving spare capacity.

## This concerns you if you…

- PL: dobierasz pamięć do wdrożenia
- PL: chcesz uniknąć awarii przy dłuższych rozmowach
- EN: choose memory capacity for a deployment
- EN: want to avoid failures during longer conversations

## Keywords

weight memory · KV cache sizing · memory headroom · grouped-query attention · maximum sequence length · activation workspace · VRAM budget

## How it works

- PL: Budżet sumuje wagi, stan uwagi aktywnych sekwencji oraz bufory operatorów i runtime. Rozmiar kontekstu, liczba głów i precyzja wyznaczają stan na token, a profil obciążenia pozwala oszacować szczyt oraz potrzebny zapas.
- EN: Budgets sum weights, active-sequence attention state and operator or runtime buffers. Context size, head counts and precision determine per-token state, while workload profiles estimate peaks and required headroom.

## Limits

- PL: Parametry modelu nie opisują całej pamięci wdrożenia. Fragmentacja, chwilowe bufory i różne warianty uwagi zmieniają szczyt; pomiar jednego zapytania nie wystarcza do planowania współbieżnego ruchu.
- EN: Parameter counts do not describe total deployment memory. Fragmentation, temporary buffers and attention variants change peaks; one-request measurements cannot plan concurrent traffic.

## Key terms

- PL: **zapas pamięci**: Niewykorzystana część budżetu przeznaczona na narzut i chwilowe skoki.
- PL: **stan na token**: Pamięć pośrednia potrzebna do zachowania jednej pozycji kontekstu.
- EN: **memory headroom**: Unused budget reserved for overhead and temporary peaks.
- EN: **per-token state**: Intermediate memory needed to retain one context position.

## Know first

- [Mechanizm self-attention (zapytania, klucze, wartości) (Self-attention (queries, keys, values))](https://aiatlasgraph.com/t/selfattention.md)
- [Algebra liniowa: wektory i macierze (Linear algebra: vectors and matrices)](https://aiatlasgraph.com/t/linearalgebra.md)

## Examples

- PL: model 7B w FP16 ≈ 14 GB wag · wzór na KV cache na token · wpływ kwantyzacji i GQA · dobór liczby GPU
- EN: 7B model in FP16 ≈ 14 GB of weights · per-token KV-cache formula · effect of quantisation and GQA · choosing the number of GPUs

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Kwantyzacja samych wag (Weight-only quantization)](https://aiatlasgraph.com/t/weightquant.md)
- [Zarządzanie KV cache (KV cache management)](https://aiatlasgraph.com/t/kvcache.md)

## Sources

- [LLM Inference Performance Engineering: Best Practices](<https://www.databricks.com/blog/llm-inference-performance-engineering-best-practices>) `databricks-llm-inference-perf` · by Megha Agarwal, Asfandyar Qureshi, Nikhil Sardana, Linden Li, Julian Quevedo, Daya Khudia (Databricks) · sponsored
- [Mastering LLM Techniques: Inference Optimization](<https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-inference-optimization/>) `nvidia-llm-inference-opt-2023` · by Shashank Verma, Neal Vaidya (NVIDIA Technical Blog) · sponsored
- [Calculating GPU memory for serving LLMs (LLM Inference Handbook)](<https://bentoml.com/llm/getting-started/calculating-gpu-memory-for-llms>) `bentoml-gpu-memory` · by BentoML · sponsored

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/gpumemory · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30