¿Cuánta VRAM necesito en hosting GPU?
La VRAM es uno de los pocos límites de hosting GPU que puede impedir por completo que una carga funcione. Si el modelo, la escena o el pipeline no caben, más CPU no lo soluciona.
Para un servidor o hosting GPU, calcula la VRAM desde la carga real: pesos del modelo o escena + runtime/buffers + contexto o batch + margen. Para LLM añade KV cache; para imagen y render añade resolución, texturas, nodos y extensiones.
Por qué importa la VRAM
La memoria GPU almacena pesos de modelos, tensores, texturas, frame buffers y otros datos de trabajo. No existe una cifra universal para “IA” o “render”.
Orientación rápida
| Carga | Qué aumenta VRAM | Qué comprobar primero |
|---|---|---|
| LLM | Tamaño del modelo, cuantización, contexto, concurrencia | Modelo cargado + KV cache con margen |
| Stable Diffusion | Modelo, resolución, batch, extensiones | Pipeline real a resolución objetivo |
| Machine Learning | Arquitectura, precisión, batch, optimizer | Ejecutar una carga representativa |
| Render | Geometría, texturas, motor | La escena real más pesada |
| Vídeo | Resolución, streams, IA, codecs | VRAM + capacidad encode/decode |
Como referencia de hardware, L4 dispone de 24 GB de VRAM y L40S de 48 GB. Son puntos de referencia, no recomendaciones universales.
Construye un presupuesto de memoria
- Estima el modelo o proyecto base.
- Añade overhead del runtime y framework.
- Añade batch, contexto o concurrencia.
- Deja margen de seguridad.
IA y LLM
En IA, la memoria depende del tamaño del modelo, precisión, batch, contexto y comportamiento del framework. Fine-tuning y entrenamiento suelen requerir mucho más que inferencia.
Renderizado y vídeo
En renderizado dominan texturas, geometría y escena. En vídeo e imagen importan resolución, batch, filtros y modelos auxiliares.
Preguntas rápidas
¿Más VRAM siempre merece la pena?
No. El margen extra ayuda, pero pagar por memoria que no usas no siempre es eficiente.
¿La RAM del sistema sustituye a la VRAM?
No de forma transparente en la mayoría de cargas GPU. Algunos programas descargan datos a RAM, pero el rendimiento puede cambiar mucho.
¿Debo dimensionar al mínimo que consigue cargar?
Normalmente no. Deja margen para runtime, picos y variaciones reales.
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