De beste GPU is degene met genoeg bruikbaar geheugen voor je doelmodellen
Voor lokale LLMs is VRAM meestal belangrijker dan pure gamingprestaties. Een snelle GPU met te weinig VRAM loopt snel tegen de geheugenlimiet aan, terwijl een iets oudere kaart met meer VRAM grotere gekwantiseerde modellen mogelijk comfortabeler kan draaien. De eerste vraag is niet welke GPU de hoogste benchmarkscore heeft. De eerste vraag is welke modelgrootte, welk kwantisatieniveau en welke contextlengte je elke dag wilt gebruiken.
Als praktische regel geldt: 8GB is instapniveau, 12GB is de minimaal comfortabele desktopklasse, 16GB geeft betere speelruimte, 24GB is de sterke consumentenklasse, en 48GB of meer is waar grotere lokale experimenten veel eenvoudiger worden. Apple unified memory is een aparte categorie omdat CPU en GPU dezelfde geheugenpool delen, maar hetzelfde idee blijft van toepassing: beschikbaar geheugen en bandbreedte bepalen de echte grens.
Instapniveau: GPU’s van 8GB tot 12GB
GPU’s van 8GB en 12GB kunnen nuttig zijn voor kleine en middelgrote modellen, vooral 3B, 7B en sommige 14B modellen met lagere kwantisatie. Een RTX 3060 12GB blijft aantrekkelijk omdat de hoeveelheid VRAM ruim is voor zijn prijsklasse. Het is misschien niet de nieuwste kaart, maar 12GB geeft meer ruimte dan veel 8GB-kaarten wanneer het doel lokale inferentie is in plaats van gaming.
De afweging zit in snelheid en toekomstige speelruimte. Nieuwere GPUs kunnen betere kernels, bandbreedte en efficiëntie hebben, maar als ze met minder geheugen worden geleverd, kunnen ze nog steeds slechter zijn voor grote lokale modellen. Voor gebruikers die vooral eenvoudige chat, samenvattingen en lichte hulp bij coderen willen, kan deze klasse werken. Voor grote codeermodellen of lange context wordt deze beperkend.
Sweet spot: GPU’s van 16GB tot 24GB
16GB is een sterke praktische klasse omdat het meer 14B modellen mogelijk maakt en gebruikers meer contextspeelruimte laat behouden. 24GB is de belangrijkste mijlpaal voor consumenten, omdat het veel grotere gekwantiseerde modellen, varianten van betere kwaliteit en zwaardere codeertoepassingen aankan. Daarom zijn kaarten zoals NVIDIA GPUs in de 24GB-klasse populair in lokale LLM-community’s.
De beste keuze in deze klasse hangt af van prijs, stroomverbruik, risico op de tweedehandsmarkt en softwareondersteuning. NVIDIA heeft meestal de breedste compatibiliteit voor lokale inferentie. AMD kan in sommige stacks goed werken, maar kan meer aandacht vereisen voor backend-ondersteuning. Voor een publieke aanbevelingssite moet de interface gebruikers eerst vragen naar VRAM en systeemtype, en daarna de GPU-naam gebruiken als optionele verfijning in plaats van elke gebruiker te dwingen exacte hardwaredetails te kennen.
High-end: 48GB en multi-GPU-opstellingen
Opstellingen van 48GB en groter zijn voor gebruikers die grotere modellen, hogere kwantisatie, langere context of meer experimenten willen. Deze klasse is vergevingsgezinder omdat de modelgewichten en KV cache niet meteen het volledige geheugenbudget verbruiken. Het maakt het ook makkelijker om meerdere modelfamilies te vergelijken zonder voortdurend terug te vallen op kleine gekwantiseerde bestanden.
Multi-GPU-opstellingen zijn complexer. Ze kunnen helpen bij grote modellen, maar de prestaties hangen af van backend-ondersteuning, interconnect, layer splitting en geheugenbalans. Een eenvoudige webaanbeveling moet vermijden te beloven dat twee GPUs automatisch functioneren als één grote perfecte geheugenpool. De resultaten van multi-GPU moeten worden beschreven als geavanceerd en met beperkte zekerheid, tenzij de backend-data specifiek is.
Wat is naast VRAM belangrijk?
Geheugenbandbreedte beïnvloedt de tokensnelheid omdat inferentie herhaaldelijk modelgewichten leest. Softwareondersteuning beïnvloedt of het model überhaupt draait. Driver-volwassenheid, CUDA- of ROCm-ondersteuning, Metal op Apple Silicon, inference backend, bestandsformaat voor kwantisatie en CPU/RAM-balans zijn allemaal belangrijk. Een GPU wordt niet los geselecteerd; hij maakt deel uit van een complete lokale inferentiestack.
Daarom moet de beste GPU-pagina geen generieke koopgids voor grafische kaarten worden. De pagina moet GPU-klassen koppelen aan lokale LLM-resultaten: welke modelgroottes passen, welke kwantisaties realistisch zijn, welke toepassingen comfortabel zijn en wanneer de gebruiker een kleiner model moet kiezen in plaats van meer hardware te kopen.
FAQ
Is NVIDIA beter voor lokale LLMs? Voor veel gebruikers wel, omdat CUDA-ondersteuning breed is en veel inferentieprojecten eerst voor NVIDIA optimaliseren.
Is 24GB VRAM genoeg? Het is een sterke consumentenklasse en genoeg voor veel gekwantiseerde lokale modellen, maar niet voor elk model van frontier-formaat.
Moet ik een GPU alleen op basis van het aantal parameters kopen? Nee. Controleer kwantisatie, contextlengte, bandbreedte, backend-ondersteuning en geheugenspeelruimte.