跑AI 需要多少記憶體？

在我開始接觸AI應用的時候，腦中閃過的第一個問題就是：「究竟需要多少記憶體才能跑得起AI呢？」坦白說，最初我也是一頭霧水，因為市面上的規格千千萬萬，各種需求數據滿天飛。有時看著硬體配置表，覺得像在參加一場無法猜中答案的小測驗。但隨著我開始慢慢摸索並從錯誤中學習，才了解到記憶體選擇的關鍵其實是找到平衡，既不需要過剩，也不能讓它窒息般地效率低下。如果你也對這個問題充滿疑惑，那你可找對地方了，接下來我會分享一些親身經驗，幫助你了解跑AI時記憶體需求的那些小門道。

AI運算需要多少記憶體？

這個問題其實挺常見的。不過答案有點「看情況」，因為 AI 運算的記憶體需求會因為你的用途和模型大小而大不相同。例如，如果你是用小型的 AI 模型，可能 8GB 記憶體就足夠了，但若你要運行像 GPT-4 這種大型模型，那根本就不是一個量級的需求。說真的，有時候光記憶體不夠，得加上顯卡的 VRAM 一起運用才行。

個人電腦能運行 AI 嗎？

可以！當然可以！但這裡有個前提條件：你不能奢望一台 4GB 記憶體的筆電可以 smoothly 地處理 AI 運算。如果你只是試試看像 ChatGPT 這類輕量級應用，16GB 記憶體應該已經算挺夠用了，但如果要自己訓練模型，那你的 PC 需要更強大的硬體支持。尤其是顯卡的 VRAM，非常關鍵。有些模型甚至要求 10GB 以上的 VRAM 才能跑起來。一句話，硬體真的是影響能否跑 AI 的關鍵！

跑 AI 訓練主要挑戰是什麼？

喔！我自己曾經卡死在這點上。AI 訓練的時候，記憶體用量不是緩漲的，而是可能突然間「爆滿」。之前我用的是一台 32GB 記憶體的主機，還自信滿滿地覺得夠用，結果一跑訓練就吃到一半宕掉了，因為資料集「太大」了，要進行分 batch 結果沒設好。後來換了更好的硬體，還特意把數據進行預處理，這才好不容易解決問題。真心建議：如果跑大模型，從一開始就別小看 RAM！試試 64GB 起跳，不然真的會被崩潰的。

雲端計算記憶體需求有不同嗎？

是有點不一樣啦，特別是雲端計算一般有超過你個人電腦的硬體資源。上一次我在雲端用了某個高性能虛擬機，它標配記憶體是 120GB，那真的是深呼吸都覺得舒心的感覺，什麼數據集都 load 得下！但話說回來，雲端服務其實是按用量收費的，記憶體越大，當然代價也越高。所以如果用雲端，我建議你先想清楚用途和模型規模，不然付出的成本會很不可控。

我該怎麼選擇記憶體大小？

簡單來說，搞清楚你要做什麼事。如果只是跑跑小模型、玩玩應用，16GB 或 32GB 夠用了。但若是深度學習、訓練大型模型或進行高效能運算，那至少得考慮 64GB，到 128GB 都不為過。還有，別忘了顯卡的其實也很吃香，有時直接選擇高 VRAM 顯卡比單純加記憶體還划算。最後一個小撇步：用有限的硬體資源時，可以試試壓縮模型或者採用分批運算，這樣能大幅降低記憶體需求。

總結

總而言之，瞭解您的需求和結合用途選擇適合的記憶體容量，是確保跑AI時流暢運行的關鍵。記得，不同的專案對硬體資源的需求落差很大，最好根據實際情況靈活調配。不管您是AI新手還是專業人士，花點時間規劃硬體資源，絕對能幫助您事半功倍。如果有什麼疑問或建議，也歡迎留言一起討論！我們都在學習的路上，希望這篇文章給你一些啟發。下次見啦！