# Best GPU for running LLMs locally (2026)

> The best GPUs for running LLMs locally in 2026 – RTX vs Radeon, how much VRAM you really need, and what actually matters for llama.cpp and Ollama.

*Source: https://velstech.net/best-gpu-for-local-llm.ta (Tamil translation of https://velstech.net/best-gpu-for-local-llm) · Updated: 2026-08-27*

*Markdown version. [Read the interactive guide](https://velstech.net/best-gpu-for-local-llm.ta). English Markdown: https://velstech.net/best-gpu-for-local-llm.md.*

---

ஒரு LLM-ஐ உள்ளூரில் இயக்குவது AI-இல் மிகச் சிறந்த தனியுரிமை/விலை ஒப்பந்தம் – சரியான
GPU-ஐ தேர்வு செய்தால். இதை தவறாக செய்தால் நீங்கள் அதிக அட்டையை (வீண் பணம்) அல்லது குறைவாக
(உங்கள் மாடல் பொருந்தாது) வாங்குகிறீர்கள். பட்ஜெட்டிலிருந்து ஆர்வலர் வரையிலான 2026-இன் நேர்மையான தேர்வு இதோ.

🔧 முதலில், உங்கள் அமைப்பிற்கான எண்களை சரிபார்க்கவும்

[LLM VRAM கால்குலேட்டர்](https://velstech.net/llm-vram-calculator) – உங்கள் இலக்கு மாதிரி பொருந்துமா? · [GPU AI செயல்திறன் கால்குலேட்டர்](https://velstech.net/gpu-ai-calculator) – இது எவ்வளவு வேகமாக இயங்கும்?

[கால்குலேட்டர்களை திறக்கவும் →](https://velstech.net/llm-vram-calculator)

## விரைவான பதில்

- ஒட்டுமொத்தமாக சிறந்தது: RTX 4090 (24 GB) – 2026-இல் இன்னும் sweet spot.

- சிறந்த மதிப்பு நடுத்தர வரம்பு: RTX 5070 Ti (16 GB) அல்லது RX 9070 XT (16 GB) – வேகமானவை மற்றும் 14B மாதிரிகளை இடமிருந்து பொருத்துகின்றன.

- சிறந்த பட்ஜெட் நுழைவு: RTX 4060 Ti 16 GB – குறிப்பாக 16 GB பதிப்பு. இது 14B Q4-ஐ இயக்க முடியும், offload உடன் சிறிய 30B கூட.

- சிறந்த Radeon: RX 7900 XTX (24 GB) – AMD பக்கத்தில் ஒரு ரூபாய்க்கு அதிக VRAM.

- சிறந்த பயன்படுத்திய பேரம்: RX 6800M (12 GB) அல்லது விலை சரியாக இருந்தால் பயன்படுத்திய 3090 (24 GB).

## உள்ளூர் LLMகளுக்கு உண்மையில் எது முக்கியம்

இந்த வரிசையில் மூன்று விஷயங்கள்:

- VRAM தான் எல்லாம். மாதிரி மற்றும் அதன் KV கேச் VRAM-இல் பொருந்த வேண்டும், இல்லையெனில் நீங்கள் RAM-க்கு offload செய்து தவழ்கிறீர்கள். எந்த மாதிரிகளை இயக்க முடியும் என்பதை தீர்மானிக்கும் கடினமான வரம்பு இதுவே.

- மெமரி பேண்ட்விட்த் உங்கள் வேகத்தை நிர்ணயிக்கிறது. உரை உருவாக்கம் (decode) மெமரி-சார்ந்தது – GPU ஒவ்வொரு டோக்கனிலும் முழு மாதிரியையும் படிக்கிறது. அதிக பேண்ட்விட்த் = ஒரு நொடிக்கு அதிக டோக்கன்கள்.

- கம்ப்யூட் குறைவாக முக்கியம். மூல TFLOPS ப்ராம்ப்ட் பிராசசிங்கின் போது (prefill) மட்டுமே பிரகாசிக்கிறது. அரட்டைக்கு, நிறைய பேண்ட்விட்த் கொண்ட அட்டை நிறைய கம்ப்யூட் கொண்டதை விட வெல்லும்.

எனவே வாங்கும் விதி எளிது: **உங்களால் முடிந்த அதிக VRAM-ஐ வாங்குங்கள், பின்னர் அந்த VRAM
வகுப்பில் அதிக மெமரி பேண்ட்விட்த்.**

## 2026 வரிசை, ஒப்பிடப்பட்டது

Q4_K_M இல் ஒரு 14B மாதிரிக்கான மதிப்பிடப்பட்ட decode வேகங்கள் (llama.cpp வழியாக). உங்கள் முடிவுகள் காண்டெக்ஸ்ட், எஞ்சின், மற்றும் குளிரூட்டலைப் பொறுத்து மாறுபடும்.

```
GPU             VRAM   Bandwidth   Qwen 7B Q4   Qwen 14B Q4   Qwen 27B Q4   ~Price (INR)
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
RTX 4060       8 GB    272 GB/s    ~40 tok/s    offload only   ✗             ₹30,000
RTX 4060 Ti    16 GB   288 GB/s    ~42 tok/s    ~40 tok/s     offload only  ₹48,000
RX 7600 XT     16 GB   288 GB/s    ~42 tok/s    ~40 tok/s     offload only  ₹38,000
RX 7700 XT     12 GB   432 GB/s    ~55 tok/s    offload only  ✗             ₹40,000
RTX 5070 Ti    16 GB   896 GB/s    ~95 tok/s    ~90 tok/s     offload only  ₹80,000
RX 9070 XT     16 GB   644 GB/s    ~72 tok/s    ~68 tok/s     offload only  ₹65,000
RTX 4090       24 GB  1008 GB/s   ~160 tok/s   ~120 tok/s    ~60 tok/s     ₹1,50,000+
RX 7900 XTX    24 GB   960 GB/s   ~150 tok/s   ~115 tok/s    ~58 tok/s     ₹1,20,000
```

"Offload only" = VRAM-இல் முழுமையாக பொருந்தாது; பாகங்கள் சிஸ்டம் RAM-இல் இயங்கும், இது மிகவும் மெதுவானது. எண்கள் [GPU AI செயல்திறன் கால்குலேட்டரில்](https://velstech.net/gpu-ai-calculator) இருந்து மதிப்பீடுகள்.

## ஒட்டுமொத்தமாக சிறந்தது: RTX 4090 (24 GB)

4090 2026-இல் இன்னும் பெஞ்ச்மார்க். 24 GB VRAM, மிகப்பெரிய காண்டெக்ஸ்டுடன் 14B Q4-ஐ
இயக்குகிறது, 27B-வகை மாதிரிகளை முழுவதுமாக GPU-இல், மேலும் இது ப்ராம்ப்ட்
பிராசசிங்கிற்கு மிக வேகமான கன்ஸ்யூமர் அட்டை. RTX 5090 (32 GB) வேகமானது மற்றும் பெரிய மாதிரிகளை பொருத்துகிறது, ஆனால் அது
அதிக செலவாகும் – பெரும்பாலான மக்களுக்கு 4090 (அல்லது பயன்படுத்தியது) புத்திசாலித்தனமான வாங்கல்.

Amazon-இல் தற்போதைய விலையை சரிபார்க்கவும் →

## சிறந்த மதிப்பு நடுத்தர வரம்பு: RTX 5070 Ti / RX 9070 XT (16 GB)

4090-ஐ நியாயப்படுத்த முடியாவிட்டால், நான் வாங்கும் வகுப்பு இது. 16 GB 14B Q4_K_M-ஐ
16–32K காண்டெக்ஸ்டுடன் வசதியாக பொருத்துகிறது, மற்றும் இலகுவான offload உடன் 27B Q4 கூட. RTX 5070 Ti-க்கு
4060 Ti-ஐ விட கிட்டத்தட்ட இரட்டை பேண்ட்விட்த் உள்ளது – அது ஒரு நொடிக்கு தோராயமாக 2× டோக்கன்களாக
தோன்றும். AMD பக்கத்தில் RX 9070 XT வலுவான ROCm ஆதரவுடன் ஒரு திடமான மாற்று.

RTX 5070 Ti Amazon-இல் → · RX 9070 XT Amazon-இல் →

## சிறந்த பட்ஜெட்: RTX 4060 Ti 16 GB

AI-க்கு வாங்க வேண்டியது *16 GB* பதிப்பு. ஆம், இது 8 GB மாடலை விட மெதுவாக
இருக்கிறது – ஆனால் 8 GB பதிப்பு 14B Q4-ஐ முழுவதுமாக GPU-இல் இயக்க முடியாது, 16 GB
பதிப்பு அதை இன்னும் மரியாதைக்குரிய ~40 tok/s இல் செய்ய முடியும். ஒரு பொம்மைக்கும் பயன்படக்கூடிய
உள்ளூர் உதவியாளருக்கும் இடையிலான வித்தியாசம் அதுவே. RX 7600 XT 16 GB Radeon
சமமானது மற்றும் பொதுவாக மலிவானது.

RTX 4060 Ti 16 GB Amazon-இல் → · RX 7600 XT 16 GB Amazon-இல் →

## உள்ளூர் AI-க்கு AMD vs NVIDIA

பழைய "AMD AI-க்கு நம்பிக்கையற்றது" ஆலோசனை காலாவதியானது. RDNA2/RDNA3 அட்டைகளுக்கு llama.cpp,
Ollama, மற்றும் LM Studio உடன் ROCm நன்றாக வேலை செய்கிறது – எங்கள் [ROCm நிறுவல் வழிகாட்டியை](https://velstech.net/install-rocm-ubuntu) பார்க்கவும்.
VRAM per rupee இல் AMD இன்னும் வெற்றி பெறுகிறது (RX 7900 XTX சுற்றி மிக மலிவான 24 GB அட்டை),
மென்பொருள் நேர்த்தி, CUDA லைப்ரரிகள், மற்றும் prefill வேகத்தில் NVIDIA வெற்றி பெறுகிறது. தூய
உள்ளூர்-அரட்டை அமைப்பிற்கு, இரண்டும் நன்றாக இருக்கின்றன.

## பயன்படுத்திய சந்தை எப்படி?

- RX 6800M (12 GB) – மலிவான பயன்படுத்திய பலகைகளில் தோன்றும் லேப்டாப் சிப்; 7B–14B வேலைக்கு சிறந்த விலை/VRAM. இதை நாங்கள் முன்பே உள்ளடக்கியுள்ளோம் – இது ஒரு சிறந்த முதல் உள்ளூர்-AI அட்டை.

- பயன்படுத்திய RTX 3090 (24 GB) – ₹60–70k அருகே ஒன்றை கண்டால், அது AI-க்கு ஒரு பட்ஜெட் 4090.

- 7B-க்கு மேல் எதற்கும் 8 GB அட்டைகளை தவிர்க்கவும் – தொடர்ந்து offload உடன் போராடுவீர்கள்.

RX 6800M Amazon-இல் தேடுங்கள் →

## கட்டமைப்பின் மற்ற பகுதிகளை மறக்காதீர்கள்

VRAM தான் நட்சத்திரம், ஆனால் மெதுவான CPU அல்லது போதுமான சிஸ்டம் RAM இல்லாதது நீங்கள் offload
செய்யும்போது தடையாக மாறும். **16–32 GB சிஸ்டம் RAM** மற்றும் மாதிரி கோப்புகளை ஏற்றுவதற்கு
ஒரு நல்ல NVMe ஐ இலக்காக கொள்ளுங்கள். அந்த 4090-ஐ வாங்குவதற்கு முன்
[PSU கால்குலேட்டருடன்](https://velstech.net/psu-calculator) உங்கள் முழு கட்டமைப்பை சரிபார்க்கவும்.

## FAQ

### கன்ஸ்யூமர் வன்பொருளில் 70B மாதிரியை இயக்க முடியுமா?

GPU-இல் உண்மையில் இல்லை. 70B Q4-க்கு ~40–45 GB தேவை – அது கிளவுட் GPU எல்லை. 4090 அதை கனமான offload உடன் *இயக்க* முடியும், ஆனால் அரட்டைக்கு பயன்படுத்த முடியாத அளவுக்கு மெதுவாக இருக்கும்.

### 8 GB VRAM போதுமானதா?

7B Q4 மாதிரிகளுக்கு, ஆம் – கடினமாக. அதைவிட பெரியதற்கு, இல்லை. அதனால்தான் இந்த பக்கத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு பட்ஜெட் தேர்வும் 16 GB.

### NVIDIA CUDA அவ்வளவு முக்கியமா?

Prefill வேகம் மற்றும் விசித்திர லைப்ரரிகளுக்கு, ஆம். அன்றாட llama.cpp/Ollama அரட்டைக்கு, வித்தியாசம் நிறைய குறைந்துள்ளது – Radeon நன்றாக உள்ளது.

### Apple Silicon பற்றி என்ன?

Unified memory Macகள் (M-சீரிஸ் 32–64 GB உடன்) உள்ளூர் LLMகளுக்கு உண்மையில் சிறந்தவை – அது ஒரு தனி கட்டுரை. டெஸ்க்டாப் பக்கத்தில், இந்த பக்கம் NVIDIA/AMD GPUகளை பற்றியது.

## இறுதி முடிவு

இந்த வரிசையில் உங்களால் முடிந்த அதிக VRAM-ஐ வாங்குங்கள்: 24 GB (4090/7900 XTX) → 16 GB
(5070 Ti / 9070 XT / 4060 Ti) → 12 GB பயன்படுத்தியது (6800M) → மற்றவை அனைத்தும் சமரசம்.
பின்னர் உங்கள் சரியான மாதிரி மற்றும் காண்டெக்ஸ்டை கீழே உள்ள கால்குலேட்டர்களில் இணைத்து நம்பிக்கையுடன் வாங்குங்கள்.

🔧 செலவு செய்வதற்கு முன் பொருத்தத்தை கணக்கிடுங்கள்

LLM VRAM கால்குலேட்டர் + GPU AI செயல்திறன் கால்குலேட்டர் – உங்கள் மாதிரி, குவாண்ட், மற்றும் காண்டெக்ஸ்டிற்கான சரியான எண்கள்.

[அனைத்து கருவிகளையும் பாருங்கள் →](https://velstech.net/tools)

---

*VelsTech – https://velstech.net/best-gpu-for-local-llm.ta.md*