120GB VRAM и тишина: как разогнать гигантские LLM без сжигания денег

Когда 24GB VRAM - это как детская песочница

Вы купили серверную карту за стоимость автомобиля. Или собрали связку из трех RTX 4090. Или заполучили H100. 120GB видеопамяти - это не хвастовство, это ответственность. Потому что теперь вы можете запустить то, что другим недоступно. Но вот проблема: большинство гайдов заканчиваются на 24GB. Что делать дальше? Как не превратить эту мощь в дорогой обогреватель?

Проблема: гигантская видеопамять и крошечные модели

Типичная ошибка владельцев мощного железа - запускать на нем те же модели, что и на обычных ПК. Зачем покупать Ferrari, чтобы ездить в магазин за хлебом? 120GB VRAM - это территория моделей от 70B параметров и выше. Но не все гиганты одинаково полезны.

Вот что бесит лично меня: люди скачивают Llama 3.1 70B в 4-битном квантовании (занимает ~40GB), радуются, что "еще 80GB свободно", и думают, что все окей. Нет, не окей. Вы используете треть потенциала системы. Модель работает медленнее, чем могла бы, потому что не загружена полностью. Это как запустить игровую графику на интегрированной видеокарте, когда рядом стоит RTX 5090.

Решение: выбираем не модель, а архитектуру

На 120GB+ нужно смотреть не на размер модели, а на ее архитектуру. Есть три пути:

1. Полноразмерные монолиты - модели типа Llama 3.1 405B (да, они уже существуют в 2026 году)
2. MoE-архитектуры - модели, где активируется только часть параметров
3. Специализированные гиганты - кодогенераторы, научные модели, мультимодальные системы

Что актуально в феврале 2026

Заметьте: я не просто перечислил модели. Я показал, сколько они реально занимают с квантованием Q4 (4-битное). Потому что запускать модели в FP16 на 120GB VRAM - это как топить печь ассигнациями. Бессмысленно и дорого.

Пошаговый план: от скачивания до работы

1Подготовка железа: что проверить до загрузки 200GB весов

Перед тем как качать терабайты данных, убедитесь, что система готова. Самый обидный сценарий: скачали модель на 150GB, а она не запускается из-за драйверов.

# Проверка драйверов NVIDIA
nvidia-smi
# Должна быть версия 550.x или выше на 2026 год

# Проверка PCIe lanes
lspci -v | grep -A 10 "VGA\|3D"
# Убедитесь, что карта работает на x16, а не x8 или x4

# Мониторинг температуры перед нагрузкой
nvtop  # или nvidia-smi -q -d TEMPERATURE

# Проверка совместимости CUDA с вашей версией llama.cpp
./llama-cli --version
# Должна поддерживать CUDA 12.4+

2Квантование: почему Q4 - не всегда лучший выбор

Все говорят про Q4_K_M. Но на 120GB VRAM можно позволить себе больше. Квантование - это компромисс между размером и качеством. Чем меньше бит, тем меньше памяти, но и тем хуже модель работает.

Для гигантских моделей (200B+) я рекомендую Q3_K_L вместо Q4_K_M. Почему? Потому что разница в качестве почти незаметна для человеческого восприятия, но экономия памяти - 25-30%. Это значит, что вместо Minimax 2.1 в Q4 (85GB) вы получаете его в Q3 (60GB). И у вас остается место для кэша контекста.

# Конвертация модели в GGUF с разным квантованием
# Устанавливаем llama.cpp последней версии
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make -j$(nproc)

# Конвертация в Q3_K_L (рекомендуется для больших моделей)
python3 convert.py \
  --outfile minimax2.1.Q3_KL.gguf \
  --outtype q3_k_l \
  ./original/minimax2.1/

# Для сравнения - конвертация в Q4_K_M
python3 convert.py \
  --outfile minimax2.1.Q4_KM.gguf \
  --outtype q4_k_m \
  ./original/minimax2.1/

Разница в размере файла: Q3_K_L ~60GB vs Q4_K_M ~85GB. Разница в качестве? На тестах MMLU - меньше 2%. На практике - не заметна вообще.

3Запуск и оптимизация: не дайте модели уснуть

Самая частая ошибка - запустить модель с дефолтными параметрами и удивляться, почему она работает медленно. На больших объемах VRAM нужно тонко настраивать.

# НЕПРАВИЛЬНО - так запускают новички
./llama-cli -m ./minimax2.1.Q3_KL.gguf -p "Привет"

# ПРАВИЛЬНО - настройка под 120GB VRAM
./llama-cli \
  -m ./minimax2.1.Q3_KL.gguf \
  -ngl 99 \                # Все слои в GPU
  -c 131072 \              # Контекст 128K (максимум для большинства моделей)
  -b 512 \                 # Размер батча
  -t 16 \                  # Количество потоков CPU для пост-обработки
  --mlock \                # Фиксируем модель в RAM для стабильности
  --no-mmap \              # Отключаем mmap для прямого доступа к памяти
  --gpu-layers-draft 4 \   # Специфично для MoE-моделей
  -ins                     # Режим инструкций

Ключевые моменты:

• -ngl 99 - загружаем ВСЕ слои в VRAM. У вас же 120GB, помните?
• -c 131072 - используем полное контекстное окно. Маленький контекст на большой модели - как читать книгу через замочную скважину.
• -b 512 - увеличиваем батч. Больше VRAM = больше токенов за один проход.
• --gpu-layers-draft 4 - специфично для MoE. Ускоряет генерацию в 1.5-2 раза.

4Мониторинг и тюнинг: следим за каждым гигабайтом

Запустили модель? Отлично. Теперь нужно понять, не тратите ли вы ресурсы впустую.

# Мониторинг в реальном времени
watch -n 1 "nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total,utilization.gpu --format=csv"

# Бенчмарк производительности
./llama-cli \
  -m ./minimax2.1.Q3_KL.gguf \
  -ngl 99 \
  -c 131072 \
  -n 1024 \                # Генерируем 1024 токена для теста
  --prompt "Напиши эссе на тему искусственного интеллекта" \
  --simple-io              # Вывод только статистики

# Смотрим на ключевые метрики:
# - tokens/second (должно быть 30+ для больших моделей)
# - prompt eval time (время обработки промпта)
# - memory usage (должно быть стабильным)

Нюансы, которые вас убьют (если не знать)

Проблема PCIe-бутылочного горлышка

У вас 120GB VRAM? Отлично. Но если это 3 карты по 40GB на PCIe 4.0 x8 каждая, то обмен данными между ними будет медленным. Особенно для MoE-моделей, где эксперты распределены между картами.

Решение: используйте NVLink если возможно. Или минимум PCIe 4.0 x16 для каждой карты.

Тепловой режим и троттлинг

Большие модели = большая нагрузка = нагрев. Если ваши карты нагреваются выше 85°C, начинается троттлинг. Скорость падает в 2-3 раза.

# Мониторинг температуры
nvidia-smi -q -d TEMPERATURE | grep "GPU Current Temp"

# Если выше 80°C - принимаем меры:
# 1. Увеличиваем обороты вентиляторов
nvidia-settings -a "[gpu:0]/GPUFanControlState=1" -a "[fan:0]/GPUTargetFanSpeed=80"

# 2. Ограничиваем TDP (если скорость не критична)
sudo nvidia-smi -pl 280  # Ограничиваем мощность до 280W вместо 350W

Проблема с контекстом 128K+

Многие думают: "У меня 120GB VRAM, возьму контекст 256K!". Не делайте этого. Большинство моделей на 2026 год оптимизированы для 128K. Дальше начинаются артефакты, падает качество, растет потребление памяти экспоненциально.

Что делать, если модель все равно не влезает?

Бывает: выбрали Llama 3.1 405B, а она даже в Q3 занимает 110GB, а у вас "всего" 120GB с учетом системных нужд. Варианты:

1. CPU+GPU гибрид - часть слоев в RAM. Медленно, но работает. Подробнее здесь
2. Более агрессивное квантование - Q2_K (50% экономии). Качество заметно страдает, но для некоторых задач приемлемо.
3. Выбрать другую модель - иногда лучше взять MoE на 240B (активных 60B), чем монолит на 405B.

FAQ: вопросы, которые мне задают чаще всего

В: Можно ли запустить две большие модели одновременно на 120GB VRAM?

О: Технически да. Практически - не стоит. Система будет постоянно переключаться между контекстами, скорость упадет в 3-4 раза. Лучше использовать контейнеризацию и переключаться между моделями по необходимости.

В: Какая самая большая модель, которую можно запустить на 120GB VRAM?

О: На февраль 2026 года - Llama 3.1 405B в Q3_K_L (~110GB). Или Minimax 2.1 MoE (240B total) в том же квантовании (~60GB). Второй вариант умнее и быстрее.

В: Стоит ли использовать tensor parallelism на нескольких картах?

О: Только если у вас NVLink или очень быстрый PCIe. Иначе overhead съест всю выгоду. Для большинства домашних систем лучше загрузить модель на одну карту полностью.

В: Какой frontend использовать для таких монстров?

О: Open WebUI отлично работает, но требует настройки. Или llama.cpp с простым API.

Мой личный стек на 2026 год

Если интересно, как я сам работаю с такими системами:

• Основная модель: Minimax 2.1 MoE Q3_K_L
• Для кодинга: Qwen3-72B-Coder Q4_K_M (в отдельном контейнере)
• Инференс-движок: llama.cpp последней версии с поддержкой MoE
• Фронтенд: модифицированный Open WebUI с кэшированием
• Мониторинг: custom dashboard на Grafana + nvidia-smi exporter

И последний совет, который сэкономит вам недели: не гонитесь за самой большой моделью. Гонитесь за самой оптимальной для ваших задач. 120GB VRAM - это не повод запускать неэффективный код. Это ответственность использовать каждый гигабайт с умом.

P.S. Если после прочтения у вас все еще горит желание запустить Llama 3.1 405B - сначала попробуйте ее на Hugging Face Spaces (там есть бесплатный тестовый доступ). Уверен, через час вы вернетесь к MoE-моделям. Они просто лучше.