How to solve the problem of running out of memory when running a large language model on a low end GPU?

2025-08-23

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Solution Overview

针对低配GPU内存不足的问题，Hunyuan-A13B提供了两种量化版本和架构优化方案，可显著降低资源需求：

选择量化版本：官方提供FP8和GPTQ-Int4两种量化模型。FP8版本适合中端GPU（如16GB VRAM），能减少50%内存占用；GPTQ-Int4版本仅需10GB VRAM，是低配设备的首选。
启用MoE架构优势：模型80亿参数中仅13亿为活跃参数，运行时自动选择相关专家模块，默认配置下比全参数模型节省30%显存。
使用TensorRT-LLM优化：通过Hugging Face下载量化模型后，建议搭配TensorRT-LLM后端部署，可进一步压缩计算图并优化内存分配。