24GB 顯存，為什麼跑不動 16GB 的本地 AI 模型？
技術觀察 · AI Infrastructure 24GB 顯存，為什麼跑不動 16GB 的本地 AI 模型？ Mr. τ／風雲網通系統 · 本地 LLM 部署實測觀察 很多玩家的第一反應：「我有兩張 3060，加起來 24GB，跑個 16GB 的模型理論上完全沒問題啊？」 實測結果卻是：載入沒事，一開始對話就隨機崩潰。這不是顯卡壞了。是 VRAM 的本質被誤解了。 💡 核心觀念：VRAM 是預算，不是倉庫 很多人把 VRAM 想成靜態的硬碟空間。但跑 LLM 推論時，它更像是一個「會呼吸的緩衝區」。16GB 的模型進了顯存之後，只是第一筆支出，後面還有更多看不見的隱形成本持續消耗。 一個更直觀的比喻：VRAM 是電梯的「額定載重」，而 16GB 的模型只是乘客的體重。電梯運行時的機械摩擦、剎車瞬間的衝擊力（推論峰值）——這些才是讓系統超載的真正原因。 📦 消失的顯存去哪了？三層隱形成本 1 靜態模型權重（固定 16GB） 這是你看得見的部分——模型進了 VRAM 就不動了。誤區正是從這裡開始，很多人以為「剩下 8GB 就是安全空間」，但實際上那 8GB 要承擔後面所有的動態壓力。 2 KV Cache 的「呼吸效應」（4～8GB，且隨時間膨脹） 這是最關鍵的時間變數。LLM 是有記憶的，每一輪對話都要把前面的內容儲存進... » read more
