Bỏ qua điều hướng
CÔNG TY CỔ PHẦN GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ HQG
Giọng nói (ASR/TTS)Dùng thương mại đượcHỗ trợ tiếng Việt

Whisper large-v3-turbo: cần bao nhiêu VRAM, GPU nào để chạy

OpenAI phát hành Whisper large-v3-turbo với 809 triệu tham số. Bảng dưới ước tính bộ nhớ GPU cho từng cách dùng để bạn chọn đúng máy chủ trước khi đầu tư. Bản rút gọn bộ giải mã của large-v3, nhẹ hơn khoảng một nửa.

Thông số

Hãng phát triển
OpenAI
Họ mô hình
Whisper
Nhóm
Giọng nói (ASR/TTS)
Số tham số
809 triệu tham số
Giấy phép
MITdùng thương mại được
Tiếng Việt
Có trong danh sách ngôn ngữ hãng công bố
Ứng dụng gợi ý
Chuyển giọng nói thành văn bản · Tổng đài · Xử lý hàng loạt

VRAM ước tính theo độ chính xác

Chỉ gồm trọng số, gradient/optimizer (khi huấn luyện) và dự phòng — bộ nhớ theo độ phân giải ảnh, độ dài audio hay batch cần đo thực tế. Đã gồm dự phòng CUDA/framework.

Tác vụFP32BF16FP8 / INT8INT4
Suy luận (1 người dùng)4,4 GB2,6 GB1,7 GB1,3 GB
Fine-tune LoRA2,7 GB1,8 GB
Fine-tune QLoRA1,4 GB
Fine-tune toàn phần15,7 GB15,7 GB

"—" là tổ hợp không dùng trong thực tế. GB = 10⁹ byte; VRAM hãng ghi theo GiB nên card thực tế dư thêm khoảng 7%.

Phương án GPU gợi ý

Số card ít nhất đủ VRAM, ưu tiên cân bằng giữa số lượng, độ dư bộ nhớ và giá card.

Giá là giá tham khảo riêng card GPU, chưa gồm máy chủ và VAT.

Máy chủ HQG chạy được Whisper large-v3-turbo

Máy hỗ trợ từ 1 GPU trở lên — đủ khe cho phương án suy luận BF16 ở trên. Cấu hình GPU cụ thể do kỹ sư HQG tư vấn.

Xem tất cả

Cần triển khai Whisper large-v3-turbo cho doanh nghiệp?

HQG tư vấn cấu hình, lắp đặt máy chủ GPU và cài sẵn môi trường chạy mô hình tại hạ tầng của bạn.

Thông tin tham khảo, kiểm tra giấy phép trước khi dùng thương mại. Số tham số và kiến trúc lấy từ trang chính chủ; mức VRAM là ước tính theo công thức, không phải đo thực tế. Dữ liệu cập nhật 09/2026. Nguồn: huggingface.co/openai/whisper-large-v3-turbo.