Gemini显存：功耗高不高

功耗高低取决于模型规模与所用硬件平台

• 若指的是在本地用NVIDIA RTX 4090跑 Gemini 类模型：整卡 TDP 为 450W，属于高功耗档；在 FP16 下，权重显存占用近似为“每十亿参数 ≈ 2GB”，例如 Gemini Pro ~8.7B ≈ 18GB，已接近 24GB 单卡上限，实际功耗会随模型与批量上下波动。若采用 FP8/INT8 等低精度，可提升吞吐并一定程度降低能耗。另需注意，长对话开启 KV Cache 会显著增加显存与时延压力，功耗随之上升。
• 若指的是谷歌自研 TPU 集群：功耗同样不低，但单位算力的能效通常更优。以最新披露的 TPU v7（Ironwood） 为例，单芯片 BF16 算力 4614 TFLOPS、HBM 192GB、带宽 7370 GB/s；同时谷歌通过 OCS 光路交换机 等互联降低集群通信功耗，整体能效优于传统 GPU 集群。不过具体“瓦数”取决于 TPU 代际、芯片/机柜数量与冷却方案，并无统一数值。
• 若指的是消费级显卡 Radeon R9 Fury X2 “Gemini”（双芯 Fiji）：该卡 整卡功耗约 350W，属于当年高端显卡的高功耗水平（与今天的数据中心级 GPU/TPU 不在同一量级）。

快速估算与选型建议

• 显存预算（权重）≈ 参数量 × 2GB（FP16）；若用 8-bit 量化，可近似减半。除权重外，还需为 KV Cache、激活值与中间张量 预留空间，长上下文与批处理会显著抬高显存与时延。
• 功耗预算（GPU）= 整卡 TDP × 使用率；例如 RTX 4090 450W，若长期高负载，需预留电源与散热冗余。
• 带宽与延迟：更高带宽（如 HBM3 3.35 TB/s）能缓解长序列与高并发下的瓶颈，间接降低为达成目标延迟所需的批量与功耗开销。
• 监控与调优：用 nvidia-smi 观察显存与功耗，结合 动态批处理 与 KV Cache 策略在质量、延迟与功耗间取平衡。