如何在 24G 記憶體系統上駕馭大型 AI 模型

只要規劃得當，你完全可以在 24GB 記憶體系統或高效能日本伺服器上成功執行大型 AI 模型。最大挑戰來自記憶體上限與模型規模。如果模型無法完全載入顯示記憶體（VRAM），部分權重就會「溢出」到較慢的儲存裝置，推論效能可能下降 5 到 30 倍。

在推論過程中，整個模型都必須常駐記憶體，這會帶來很高的記憶體需求。如果記憶體不足，模型的一部分會被迫放到較慢的儲存空間，嚴重拖累整體效能。

透過量化等智慧技術，你可以大幅降低顯示記憶體需求，讓本機推論執行大型 AI 模型成為可能。你不必輕言放棄——只要方法得當，成功就在眼前。

重點速覽

• 理解記憶體上限：先弄清楚 AI 模型的大小，確保它能在 24GB 系統中「坐得下」，避免效能驟降。

• 善用量化技術：降低模型權重量化精度，以較小的記憶體成本維持盡可能高的準確度。

• 選擇高效架構：偏向能減少記憶體碎片、最佳化資源利用的模型與系統設計。

• 控制 batch size 與上下文長度：適度調小這些參數，可以更好地控管記憶體占用並提升速度。

• 選擇已優化的模型：優先選用更小、更高效的變體，在不超出記憶體上限的前提下獲得良好表現。

24G 記憶體能否執行「大型 AI 模型」？

記憶體上限與模型大小

要在 24GB 系統上執行大型 AI 模型，首先要理解記憶體上限如何影響部署。模型大小與可用記憶體共同決定你能否在不出錯的情況下載入並使用模型。如果模型過大，系統可能嚴重變慢甚至當機。

隨著模型參數數量增加，記憶體需求也會隨之成長。例如，一個擁有 140 億參數的模型，至少需要約 12GB 記憶體；320 億參數的模型至少要 20GB。你可以從下表直觀地看到模型規模與建議記憶體之間的關係：

你採用的數值精度同樣會改變所需記憶體大小。INT4、INT8 等低精度格式，比 FP32、FP16 占用的記憶體要少得多。以 700 億參數的模型為例，在不同精度下的記憶體需求大致如下：

你還應該考慮其他影響記憶體占用的因素：

• 推論時選擇的 batch size（批次大小）

• 是否使用鍵值快取（KV cache）

• 載入與處理資料的方式

有些熱門模型（如 Falcon）對記憶體的要求更高，即使使用 INT4 量化，仍可能需要高達 320GB。Llama 2 的 70B 參數版本，在 INT4 底下也至少要 35GB，這已經超出你 24GB 系統可直接承載的範圍。

如果想避免頻繁換頁（swap）或記憶體溢位錯誤，你不是選擇天生就能適配 24GB 的模型，就是必須運用一系列技術來「瘦身」模型。

提示： 在載入模型前，一定要先確認其參數規模與精度配置。這樣可以在執行大型 AI 模型時，預先規避記憶體相關問題。

什麼樣的模型算「大型」？

你可能會問：到底什麼樣的 AI 模型才算「大型」？在 AI 領域，「大」通常指的是參數數量。先進模型往往擁有數十億甚至更多參數，這讓它們能夠學習複雜模式，並在多種任務上取得出色表現。

從參數規模來看，模型大致可以分為兩類：

• SLM（Small Language Model，小型語言模型）參數少於 100 億，適用於特定場景，對記憶體和算力要求更友善。

• LLM（Large Language Model，大型語言模型）擁有數十億乃至更多參數，擅長通用任務，但需要更大的記憶體和更強的運算資源。

可見，當你談到「執行大型 AI 模型」時，其實多半指的是 LLM。這類模型往往需要雲端資源或高階硬體。你的 24GB 系統可以輕鬆應付多數 SLM，而在部署 LLM 時則必須精打細算。

注意： 相較於 LLM，SLM 的運算需求通常可降低 80–95%。如果你希望在兼顧效能的前提下盡量節省算力與記憶體，SLM 是非常值得認真考慮的選項。

在規劃執行大型 AI 模型時，要同時關注模型的參數規模和整體記憶體占用，以此來選擇最合適的模型，避免中途「翻車」。

執行大型 AI 模型的關鍵策略

記憶體效率更高的架構

為了在 24GB 記憶體系統上榨乾每一分效能，你需要優先選擇記憶體效率更高的系統與模型架構。這些設計可以幫你在不突破記憶體上限的前提下執行更大的模型。有些系統（例如 Nvidia 的 DGX Spark）採用統一記憶體（Unified RAM），將系統記憶體與 GPU 記憶體打通；Apple Silicon 也使用統一架構，讓各個元件共享同一塊記憶體位址空間，從而減少記憶體碎片並提升整體效率。

• 高效的記憶體架構通常會引入更先進的記憶體管理與省電感知策略，這有助於減少記憶體浪費，讓系統更平穩地運作。

• 傳統架構則更容易出現記憶體碎片問題：即便總記憶體還夠用，碎片化也可能讓你無法一次性載入大型模型。

• 對於筆電、IoT 裝置等仰賴電池供電的場景，省電感知的記憶體管理尤其關鍵。

提示： 在執行大型 AI 模型之前，先重新啟動相關應用甚至整個系統，可以顯著緩解記憶體碎片問題，騰出更完整的連續可用空間。

量化與模型壓縮

量化和模型壓縮是降低大型模型記憶體占用的兩大利器。量化透過減少模型權重所使用的位元數來縮小體積。你可以在訓練完成後使用後訓練量化（PTQ），也可以在訓練過程中採用量化感知訓練（QAT），讓模型在低精度環境中學習，從而盡量維持原始準確度。

• 8 位元整數量化可以將記憶體占用減少多達 75%。混合精度則會對模型不同部分採用不同位元寬度，在節省記憶體與保持準確度之間找到更好的平衡。

• 現代量化技術通常能在不損失超過 5% 準確度的前提下，將記憶體需求壓縮 60–80%。更極端的 4 位元量化，則可以在接受少量精度損失的情況下，節省超過 87% 的記憶體。

• 剪枝（Pruning）透過移除冗餘權重或神經元，讓模型在維持效能的同時變得更小更快。研究顯示，在許多情境中，即便去掉 80–90% 的參數，準確度仍然可以大致維持。

• 蒸餾（Distillation）則是用一個更小的「學生模型」去模仿大型「教師模型」的行為，模型體積往往可以減半甚至更多。

注意： 量化、剪枝與蒸餾聯合使用時，綜合記憶體節省效果最高可達 32 倍，讓在有限硬體上執行大型 AI 模型更加務實可行。

模型串流與動態載入

模型串流載入與動態載入技術，可以讓你在整個模型無法完全裝進記憶體時，仍然正常使用大模型。像 oLLM 和 AirLLM 等工具，可以在任何時刻只載入當下需要計算的模型子集。StreamingLLM 透過滑動視窗式注意力機制，在長對話中也能保持較高的生成品質。

• NVIDIA 的 Run:ai Model Streamer 能夠將模型權重直接從儲存裝置串流傳輸到 GPU 記憶體，加快載入速度，減少等待時間，從而更快開始推論。

• 透過這些手段，你可以在系統記憶體不足以一次性裝下整個模型的前提下，按需分片載入模型權重。

提示： 對於離線文件分析、批次任務等不追求即時回應的情境，優先考慮模型串流載入。若需要即時互動，則盡量讓模型完整常駐顯示記憶體。

縮短上下文視窗

上下文視窗指的是模型一次能處理的 token 總數。縮短上下文視窗可以顯著降低鍵值快取（KV cache）的記憶體占用——快取大小會隨上下文長度成長，因此較短的視窗有助於避免顯示記憶體溢位和效能驟降。

• 較短的上下文也會帶來更快的回應時間與更低的能耗。

• 在 24GB 記憶體系統上，可以從 8K–32K token 的上下文範圍起步，依照業務需求逐步調整，並在提高上下文長度時密切監控顯示記憶體使用情況。

注意： 縮短上下文視窗是釋放記憶體最簡單直接的方法之一，特別適合在執行大型 AI 模型時出現「捉襟見肘」的情況。

Batch Size 與推論參數設定

Batch size 決定模型一次同時處理多少輸入。Batch 越大，中間啟用值（activations）所占記憶體就越多，其成長幾乎與 batch size 成線性關係。將 batch size 加倍，記憶體占用也可能近乎加倍，很容易觸發 OOM（記憶體溢位）。

• 使用較小的 batch size，可以顯著降低記憶體壓力。如果確實需要更大的「有效 batch」，可以考慮使用梯度累積來模擬大 batch，而不直接增加瞬時記憶體占用。

• 在推論過程中務必持續監控記憶體使用情況，關閉與推論無關的應用程式，避免同時執行多個大型模型。

• 優先選用量化後的模型，並根據自身硬體情況選擇合適的模型規模。只要能確保模型完全駐留在顯示記憶體中，就能獲得更快的推論速度和更低的延遲。

提示： 進階使用者可以進一步探索記憶體池化（memory pooling）與 swap 使用策略。前者透過集中管理記憶體配置來降低碎片化；後者則將磁碟空間當作「延伸記憶體」，雖然能撐住更大模型，但通常會明顯拖慢推論速度。

綜合運用這些策略，你就能在 24GB 系統上突破記憶體限制，穩定執行大型 AI 模型。

如何為 24G 系統挑選合適的模型

優化版與小型模型變體

目前已有大量針對 24GB 系統優化過的模型變體，它們在維持較高效能的同時，顯著降低了記憶體占用。以下是一些代表性選擇：

• Gemma 4 26B：支援超過 140 種語言，並可同時處理文字與圖片，在合適的量化與載入策略下，可相對從容地運行在你的系統上。

• Mistral Small 3.2 24B：面向日常助理場景的高速模型，載入後約占用 14GB 左右，指令跟隨能力不錯，回應迅速。

• gpt-oss-20b：開源權重模型，偏重結構化推理，完整載入約需 14GB。

• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B：面向複雜推理的蒸餾模型，通常需要約 18–20GB 記憶體。

透過這些模型，你可以在效能與記憶體之間找到更合適的平衡點，讓「在 24GB 系統上執行大型 AI 模型」真正落地。

適合低記憶體環境的模型與硬體

也有一些專門為低記憶體環境設計的 AI 模型與硬體。以下表格可以幫助你比較它們的特性與典型應用情境：

你可以在需要即時視覺處理的情境中選用 VPU，在基礎設施有限的環境下選擇 Falcon-E。不同方案在節省記憶體與降低功耗方面各有優勢。

模型大小與效能之間的權衡

在挑選模型時，必須在體積與效能之間做出取捨。較小的模型往往成本更低、執行更快，但準確度也可能有所下降。以下表格粗略展示了這種關係：

在 GPU 條件允許的前提下，更「寬」的模型通常能提供更高的吞吐量，對需要高併發或高頻呼叫的情境更友好。但具體表現仍高度依賴所使用的 GPU 類型：配備高頻寬記憶體（HBM）的專業 GPU，在處理超大模型時往往優於消費級顯示卡。量化可以幫助大型模型適配更小的顯示記憶體，但也會帶來一定準確度損失，並增加標定與調校成本。

提示： 在最終定版之前，一定要用你的真實資料對候選模型做一輪完整測試。只有在真實業務資料上跑通，才能找到速度、成本與準確度之間的最佳平衡點。

本機推論所需的工具與框架

oLLM 與 AirLLM 簡介

在 24GB 記憶體系統上，你可以借助 oLLM、AirLLM 等工具更高效地執行大型 AI 模型。這些框架圍繞記憶體最佳化與效能提升做了大量工作，讓本機推論更加輕量與易用。以下表格展示了它們的一些關鍵特性，以及對 24GB 系統的直接收益：

AirLLM 採用「按層串流載入」的架構設計：推論時一次只將一層載入 GPU，從而將顯示記憶體使用量壓到最低。這使得在有限顯示記憶體下也能執行原本裝不下的大模型；但反過來說，由於需要頻繁在磁碟、CPU 與 GPU 之間交換資料，推論速度也會隨之下降。因此，AirLLM 更適合批次任務及對即時性要求不高的情境。

• AirLLM 透過按層串流載入，最大限度降低即時顯示記憝體占用。

• 與完整模型常駐顯示記憶體的方案相比，推論速度會有明顯差距。

• 更適合批次處理或低 QPS（低併發）類工作負載。

支援 24G 記憶體的推論框架

你還可以選擇多種支援「記憶體友善推論」的框架，它們可以幫助你在不突破 24GB 記憶體上限的前提下，穩定執行大模型：

• TensorRT：針對 NVIDIA GPU 進行深度最佳化，既減少記憶體占用，又能大幅提升推論速度。

• ONNX Runtime：支援多種量化方案與動態記憶體配置，跨平台部署彈性高。

• GGML：以 CPU 推論為主，搭配量化權重，非常適合記憶體與 GPU 資源都有限的環境。

• Transformers（Hugging Face）：內建量化與剪枝工具，可以直接用來為模型「瘦身」。

• Llama.cpp：專為在消費級硬體上執行量化 LLM 而生，對 24GB 系統非常友好。

提示：你應該依照自身的硬體配置與模型需求，選擇最相符的框架。這樣既能榨乾效能，又能最大限度避免記憶體相關錯誤。

本機執行模型的優勢

隱私與安全

在本機執行 AI 模型，可以顯著提升隱私與安全性。你的資料始終留在自有基礎架構內部，更容易符合 GDPR 等法規要求；你無需將敏感資訊傳送給第三方雲服務，從而降低資料外洩或遭受外部攻擊的風險。同時，你可以搭配實體隔離、專用加密方案等自訂安全策略，為系統提供更高等級的防護。

• 資料留存在組織內部，天生有利於隱私與合規管理。

• 由於不需與雲服務共享資料，可以顯著縮小外部攻擊面。

• 你可以彈性設計並實施最適合自身需求的安全控制措施。

注意：本地部署能給你更高的資料掌控力——你可以更精細地控管誰有權存取資料、何時存取，以及如何受到保護。

成本與客製化

在自有的 24GB 記憶體系統上執行大型 AI 模型，從長期來看也可能更具成本優勢。雲端服務通常按 token 數量計費，如果你每天的呼叫量很大，費用會快速累積。

本地部署同時帶來更高的客製化空間。你可以針對自身業務對小型語言模型進行微調，在特定任務上取得更好的表現。本機推論讓你能夠完整掌控資料與模型行為，訓練與部署流程也能更快迭代，對於時間與資源都有限的團隊非常友善。

• 依照實際業務情境對模型進行專項微調，得到更貼近需求的效果。

• 完全掌控推論流程中的每個環節，包括資料前處理、呼叫策略等。

• 能夠更快完成訓練與部署迭代，縮短從構想到落地的週期。

提示：本機執行模型，讓你可以在成本、隱私與客製化之間，找到最符合自身條件的平衡點。

透過合理的策略與工具，你完全可以在 24GB 記憶體系統上成功執行大型 AI 模型。嘗試量化、模型串流載入，以及面向記憶體最佳化的推論框架；再依照專案規模，合理配置 GPU 投入——在本機測試階段使用消費級 GPU，在大規模部署或更高 SLA 要求時，再考慮升級到更強的硬體。以下表格總結了大語言模型的一些關鍵硬體指標：

多做實驗、多加比較，你會在實戰中逐步找到最適合自己的方案。只要策略得當，本機 AI 推論完全觸手可及。

常見問題（FAQ）

24GB 記憶體最多能跑多大的 AI 模型？

在採用 INT4 量化的前提下，你通常可以執行規模在 200–300 億參數左右的模型。再往上就往往需要串流載入或更激進的記憶體管理策略。在載入前，一定要查看模型官方給出的記憶體需求說明。

如何避免記憶體溢位（Out-of-Memory）錯誤？

• 選擇較小的 batch size。

• 優先使用量化模型。

• 即時監控顯示記憶體與系統記憶體的使用情況。

• 關閉所有與推論無關的背景程式。

提示：在載入大模型前重新啟動系統，可以有效清除記憶體碎片，為推論預留盡可能多的連續可用空間。

量化會明顯影響模型準確度嗎？

量化可以顯著降低記憶體與儲存占用，但確實可能帶來一定準確度損失。多數情況下，在 INT8 或 INT4 量化下，模型整體效能下降通常在 5% 以內，許多應用場景對這點差異並不敏感。建議在正式上線前，先用你的真實資料評估量化後的表現是否達標。

24GB 記憶體可以同時執行多個模型嗎？

同時執行多個大型模型往往容易引發記憶體問題。較穩妥的做法是在同一時間只載入一個大型模型，或者在需要多模型協作時，改用參數規模低於 10B 的小型模型。