VRAM
显卡专用内存，用于存储GPU运算所需的模型权重和中间数据，容量直接影响可加载模型规模
时间轴 (近 90 天)
在本地运行大语言模型时，模型权重通常需要加载到显存（VRAM）或内存中，而模型规模动辄数十 GB，对 DRAM 容量提出很高要求。
16GB VRAM 决定了能完整加载到 GPU 上的模型规模，而 64GB 系统内存允许通过 CPU 卸载运行更大的模型，但速度会下降。
在 Windows 设备上，显存通常指独立显卡上的专用 VRAM，容量固定、带宽高。
MoE模型中，注意力层、嵌入层和共享层在每个token都会被使用，体积小，应放在VRAM中。
模型运行时需要把权重加载进RAM（系统内存）或VRAM（显存），硬盘容量大并不代表模型能跑起来
模型必须完整放入GPU可直接访问的内存（显卡VRAM或统一内存）才能真正可用，不能放在SSD或普通系统内存
显存（VRAM）是本地运行大模型能否流畅的最关键参数，模型超出显存容量后速度会大幅下降甚至无法运行
VRAM产能已被未来长达十年的履约合同锁死
本地推理运行中等规模代码模型通常需要16GB以上的独立显卡才能流畅运行
模型能否完整放入显存比模型文件的绝对大小更重要，一旦发生CPU卸载，GPU与CPU间的数据传输开销会抵消小模型的空间优势
还有 2 条时间轴事件
全部知识事实 (13)
显存带宽与系统内存带宽之间相差大约10倍
85%待验证在本地运行大语言模型时，模型权重通常需要加载到显存（VRAM）或内存中，而模型规模动辄数十 GB，对 DRAM 容量提出很高要求。
50%待验证16GB VRAM 决定了能完整加载到 GPU 上的模型规模，而 64GB 系统内存允许通过 CPU 卸载运行更大的模型，但速度会下降。
50%待验证在 Windows 设备上，显存通常指独立显卡上的专用 VRAM，容量固定、带宽高。
50%待验证MoE模型中，注意力层、嵌入层和共享层在每个token都会被使用，体积小，应放在VRAM中。
50%待验证模型运行时需要把权重加载进RAM（系统内存）或VRAM（显存），硬盘容量大并不代表模型能跑起来
50%待验证模型必须完整放入GPU可直接访问的内存（显卡VRAM或统一内存）才能真正可用，不能放在SSD或普通系统内存
50%待验证显存（VRAM）是本地运行大模型能否流畅的最关键参数，模型超出显存容量后速度会大幅下降甚至无法运行
50%待验证VRAM产能已被未来长达十年的履约合同锁死
50%待验证本地推理运行中等规模代码模型通常需要16GB以上的独立显卡才能流畅运行
50%待验证模型能否完整放入显存比模型文件的绝对大小更重要，一旦发生CPU卸载，GPU与CPU间的数据传输开销会抵消小模型的空间优势
50%待验证Agent推理延迟与GPU显存(VRAM)密切相关,KV Cache管理、批处理策略会影响Agent响应时间
50%待验证机器学习笔记本内存建议至少16GB，系统内存与显存是完全独立且不能互相替代的两个资源
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