GLM 4.1V 9B Thinking VRAM: Reicht eine A100?

GLM 4.1V 9B Thinking ist das weltweit erste Vision-Language-Modell mit Chain-of-Thought (CoT) Reasoning. Wenn Sie eine lokale Bereitstellung in Betracht ziehen, stellt sich die entscheidende Frage: Wie viel VRAM wird benötigt und welche zusätzlichen Kosten könnten anfallen?

VRAM-Anforderungen von GLM 4.1V 9B Thinking

Aufbauend auf der GLM 4 9B 0414-Grundlage zielt GLM 4.1V 9B Thinking darauf ab, die Reasoning-Fähigkeiten in der Vision-Language-KI voranzutreiben. Durch einen neuartigen „Thinking-First“-Ansatz und den Einsatz von Reinforcement-Learning-Techniken hebt dieses Modell das multimodale Verständnis auf die nächste Stufe. Als bahnbrechendes Vision-Language-Modell mit Chain-of-Thought (CoT) Reasoning setzt GLM 4.1V 9B Thinking einen neuen Standard für anspruchsvolles Reasoning über Text und Bilder hinweg.

VonTHUDM

Detaillierte Hardware-Anforderungen

Besonders bemerkenswert ist, dass GLM 4.1V 9B Thinking nur 9 Milliarden Parameter enthält und damit leicht genug ist, um reibungslos auf Consumer-GPUs wie der RTX 4090 oder sogar der 3090 zu laufen. Trotz seiner kompakten Größe liefert GLM erstklassige Ergebnisse und übertrifft viele wesentlich größere Modelle.

Inferenz

Gerät (Einzel-GPU)	Framework	Min. Speicher	Geschwindigkeit	Präzision
NVIDIA A100	transformers	22 GB	14 - 22 Tokens / s	BF16
NVIDIA A100	vLLM	22 GB	60 - 70 Tokens / s	BF16

Feinabstimmung

Gerät (Cluster)	Strategie	Min. Speicher / # GPUs	Batch-Größe (pro GPU)	Einfrieren
NVIDIA A100	LORA	21 GB / 1 GPU	1	Freeze VIT
NVIDIA A100	FULL ZERO2	280 GB / 4 GPUs	1	Freeze VIT
NVIDIA A100	FULL ZERO3	192 GB / 4 GPUs	1	Freeze VIT
NVIDIA A100	FULL ZERO2	304 GB / 4 GPUs	1	Kein Einfrieren
NVIDIA A100	FULL ZERO3	210 GB / 4 GPUs	1	Kein Einfrieren

VRAM-Anforderungen im Vergleich zu anderen Modellen

Merkmal	GLM 4.1V 9B Thinking	Qwen 2.5 VL 72B
Gesamt-VRAM	22 GB	640 GB
Verwendete GPUs	1 GPU	8 GPUs

Tipps zur Auswahl einer GPU, die GLM 4.1V 9B Thinking unterstützt

• Architektur
  Bestimmt die wichtigsten Funktionen, die Betriebseffizienz und die Systemkompatibilität.
• CUDA-, Tensor- und RT-Kerne
  Beeinflussen die Geschwindigkeit von Modelltraining und Inferenz sowie die Grafikleistung.
• VRAM und Speicherbandbreite
  Wirken sich auf die maximale Modellgröße und die Verarbeitungsgeschwindigkeit bei großen Datensätzen aus.
• Unterstützung von FP8/FP16/FP32/FP64
  Beeinflusst die Rechengenauigkeit, den Energieverbrauch und die Leistung für KI- und wissenschaftliche Anwendungen.
• Leistungsaufnahme (TDP)
  Hat Auswirkungen auf Stromkosten, Kühlungsanforderungen und Hardwareplanung.
• NVLink, MIG, ECC
  Ermöglichen bessere Skalierbarkeit, erhöhte Zuverlässigkeit und Unterstützung für den gleichzeitigen Betrieb mehrerer Modelle.
• Ideale Anwendungsfälle
  Gibt an, für welche Arten von Workloads die GPU am besten geeignet ist.
• Kosten und Bereitstellung
  Beeinflusst Budgetüberlegungen und die Verfügbarkeit der GPU.

Empfohlene GPUs

Spezifikation	NVIDIA A100 Pcle	NVIDIA RTX 3090
Architektur	Ampere	Ampere
Primärer Anwendungsfall	Rechenzentrum & HPC	Gaming & Content-Erstellung
VRAM	80 GB HBM2e	24 GB GDDR6X
Speicherschnittstelle	5120-Bit	384-Bit
Speicherbandbreite	1.935 GB/s	936 GB/s
CUDA-Kerne	6.912	10.496
Tensor-Kerne	432 (3. Gen)	328 (3. Gen)
RT-Kerne	N/A	82 (2. Gen)
FP32-Leistung	19,5 TFLOPS	~35,6 TFLOPS
Tensor-Leistung	624 TFLOPS (FP16/BF16 mit Sparsity)	~142 TFLOPS (FP16 mit Sparsity)
Systemschnittstelle	PCIe 4.0 x16	PCIe 4.0 x16
NVLink-Unterstützung	Ja (600 GB/s Bridge)	Ja (112,5 GB/s Bridge)
Max. Leistungsaufnahme	300 W	350 W
Besondere Merkmale	MIG, ECC, FP64-Berechnung	Desktop-Ampere, NVLink für Gaming

Kosten für die oben genannten GPUs?

GPU-Modell	Launch-UVP (USD)	Stromkosten für 1 Jahr (USD)	Cloud-GPU auf Novita AI
NVIDIA RTX 3090	1.499 $	521,22 $	0,21 $/Std.
NVIDIA A100 Pcle 80 GB	11.000 $	446,76 $	1,60 $/Std.

Weitere Cloud-GPU-Preise ansehen

Der Kauf einer eigenen GPU mag verlockend erscheinen, aber wenn man alle Kosten zusammenzählt, ist die Nutzung von Cloud-GPUs oft günstiger – selbst wenn man nicht riesige Speichermengen benötigt.

Für kleine Entwickler: Wählen Sie Cloud-GPU

Einfach ausgedrückt: Plattformen wie Novita AI ermöglichen Ihnen den Zugriff auf leistungsstarke GPUs ohne hohe Anfangsinvestitionen oder laufende Wartung. Dieser flexible Ansatz hilft Ihnen, schneller zu experimentieren und zu entwickeln, die täglichen Ausgaben zu senken und mit den rasanten Veränderungen in der KI-Technologie Schritt zu halten.

Eine stabile und äußerst kosteneffiziente Option: Novita AI

Anbieter	GPU-Typ	Preis (USD/Std.)
Novita AI	A100 Pcle	1,60 $/Std.
	RTX3090	0,21 $/Std.
RunPod	A100 Pcle	1,64 $/Std.
	RTX3090	0,46 $/Std.

Wann eine lokale GPU sinnvoll ist

1. Dauerhafte hohe Auslastung
Wenn Sie eine GPU rund um die Uhr benötigen – z. B. für Inferenzserver oder regelmäßiges Modelltraining – kann sich die Anschaffung eigener Hardware langfristig rechnen. Einige Forscher haben festgestellt, dass sich eine RTX 3090 im Vergleich zu Cloud-Diensten wie AWS in etwa einem Jahr amortisieren kann.

2. Geringe Latenz oder lokale Datenanforderungen
Echtzeitanwendungen wie Robotik oder Edge-Analyse erfordern minimale Latenz. Cloud-Lösungen führen zwangsläufig zu Netzwerkverzögerungen, die lokale GPUs vollständig vermeiden können.

3. Umgang mit sensiblen oder regulierten Daten
Bei hochsensiblen oder regulierten Daten (z. B. im medizinischen oder finanziellen Bereich) bevorzugen Unternehmen oft On-Premise-Hardware oder private Cloud-Lösungen, um die volle Kontrolle über ihre Daten zu behalten.

Was können Sie durch die Nutzung von Cloud-GPUs gewinnen?

• Kostenersparnis: Sie zahlen nur für das, was Sie nutzen, und vermeiden hohe Anfangsinvestitionen in Hardware.
• Skalierbarkeit: Sie erhalten sofort Zugriff auf mehr (oder leistungsstärkere) GPUs, wenn Ihre Arbeitslast wächst.
• Flexibilität: Sie können einfach zwischen verschiedenen GPU-Typen und Konfigurationen wechseln, um Ihren Anforderungen gerecht zu werden.
• Keine Wartung: Sie sparen Zeit und Mühe, da der Cloud-Anbieter sich um Hardwareausfälle, Updates und Kühlung kümmert.
• Globaler Zugriff: Sie können von überall aus arbeiten und mit Teams auf der ganzen Welt zusammenarbeiten.
• Schnellere Innovation: Sie können Projekte schnell starten und experimentieren, ohne auf die Lieferung oder Einrichtung von Hardware warten zu müssen.

So greifen Sie auf GLM 4.1V 9B Thinking in einer Cloud-GPU wie Novita AI zu

Schritt 1: Konto erstellen

Wenn Sie neu bei Novita AI sind, erstellen Sie zunächst ein Konto auf unserer Website. Gehen Sie nach der Registrierung zum Tab „GPUs“, um verfügbare Ressourcen zu erkunden und Ihre Reise zu beginnen.

Testen Sie die leistungsstarken GPUs von Novita AI

Schritt 2: Vorlagen und GPU-Server erkunden

Wählen Sie zunächst eine Vorlage, die zu Ihren Projektanforderungen passt, z. B. PyTorch, TensorFlow oder CUDA. Wählen Sie die Version, die Ihren Anforderungen entspricht, z. B. PyTorch 2.2.1 oder CUDA 11.8.0. Wählen Sie dann die A100 GPU-Serverkonfiguration, die leistungsstarke Performance für anspruchsvolle Workloads mit ausreichend VRAM, RAM und Speicherkapazität bietet.

Schritt 3: Bereitstellung anpassen

Nachdem Sie eine Vorlage und GPU ausgewählt haben, passen Sie Ihre Bereitstellungseinstellungen an, indem Sie Parameter wie die Betriebssystemversion (z. B. CUDA 11.8) ändern. Sie können auch andere Konfigurationen anpassen, um die Umgebung an die spezifischen Anforderungen Ihres Projekts anzupassen.

Schritt 4: Eine Instanz starten

Sobald Sie die Vorlage und Bereitstellungseinstellungen finalisiert haben, klicken Sie auf „Instanz starten“, um Ihre GPU-Instanz einzurichten. Dadurch wird die Umgebung eingerichtet und Sie können die GPU-Ressourcen für Ihre KI-Aufgaben nutzen.

Für maximale Effizienz und Bequemlichkeit: Wählen Sie die API!

Novita AI bietet GLM 4.1V 9B Thinking APIs mit 65536 Kontext und Kosten von 0,035 $/Input und 0,138 $/Output.

Von Openrouter

Schritt 1: Einloggen und auf die Modellbibliothek zugreifen

Loggen Sie sich in Ihr Konto ein und klicken Sie auf die Schaltfläche Modellbibliothek.

Testen Sie GLM 4.1V 9B jetzt!

Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell

Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell aus, das Ihren Anforderungen entspricht.

Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion

Beginnen Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Fähigkeiten des ausgewählten Modells zu erkunden.

Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel

Zur Authentifizierung mit der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Rufen Sie die Seite „Einstellungen“ auf und kopieren Sie den API-Schlüssel wie im Bild gezeigt.

Schritt 5: Installieren Sie die API

Installieren Sie die API mit dem für Ihre Programmiersprache spezifischen Paketmanager.

Importieren Sie nach der Installation die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat Completions API für Python-Benutzer.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="session_kgNdXtDPt2zYc95i-nDWPaW4Zl_e7nf4VDpukuIVBKpko1-LE8xCasG4YK7c-3c1xnPzGYRuocFk_DhkPUUQyQ==",
)

model = "thudm/glm-4.1v-9b-thinking"
stream = True # or False
max_tokens = 4000
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

GLM 4.1V 9B Thinking setzt einen neuen Standard für visuell-sprachliches Reasoning. Mit einem minimalen VRAM-Bedarf von 22 GB (für Inferenz) läuft es reibungslos auf Consumer-GPUs wie der RTX 3090 oder 4090. Obwohl dies weitaus zugänglicher ist als riesige Modelle, die Server-Hardware erfordern, müssen Sie dennoch die hohen Kosten solcher GPUs, den Stromverbrauch und mögliche Kühlungs- oder System-Upgrades berücksichtigen. Für die meisten Entwickler bleiben Cloud-GPUs die flexibelste und kostengünstigste Wahl, um auf GLM 4.1V 9B Thinking zuzugreifen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wie viel VRAM benötige ich, um GLM 4.1V 9B Thinking lokal auszuführen?

Für die Inferenz werden mindestens 22 GB VRAM benötigt. Das bedeutet, dass eine einzelne RTX 3090, 4090 oder eine ähnliche GPU ausreicht.

Wann ist der Kauf einer lokalen GPU sinnvoll?

Wenn Ihre GPU fast ständig ausgelastet ist, Sie extrem niedrige Latenz benötigen oder mit sensiblen Daten arbeiten, die Ihr Gelände nicht verlassen dürfen.

Was ist der einfachste Weg, GLM 4.1V 9B Thinking zu nutzen?

Nutzen Sie einen Cloud-Anbieter wie Novita AI und greifen Sie über die API auf das Modell zu – keine Sorge um Hardware, Einrichtung oder laufende Wartung.

Novita AI ist eine KI-Cloud-Plattform, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit bietet, KI-Modelle über unsere einfache API bereitzustellen und gleichzeitig eine erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud zum Aufbau und zur Skalierung bereitstellt.

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