【原】如何估算大語言模型LLM 的 GPU 內(nèi)存：用于本地運(yùn)行 LLM 的 GPU 內(nèi)存
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隨著 DeepSeek、GPT、Llama、Mistral 等大規(guī)模 LLM 的興起，AI 從業(yè)者面臨的最大挑戰(zhàn)之一是確定需要多少 GPU 內(nèi)存才能高效地服務(wù)于這些模型。GPU 資源昂貴且稀缺，因此優(yōu)化內(nèi)存分配至關(guān)重要。本指南將引導(dǎo)您使用一個(gè)簡(jiǎn)單而有效的公式來估算服務(wù) LLM 所需的 GPU 內(nèi)存。無論您是部署模型進(jìn)行推理，還是針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，這些知識(shí)都將幫助您有效地規(guī)劃基礎(chǔ)架構(gòu)。為了計(jì)算服務(wù) LLM 所需的 GPU 內(nèi)存，我們使用以下公式：M：所需的 GPU 內(nèi)存（以千兆字節(jié) (GB)為單位）P：模型中的參數(shù)數(shù)量（例如，7B 模型有 70 億個(gè)參數(shù)）4B：每個(gè)參數(shù) 4 個(gè)字節(jié)（假設(shè)全精度 FP32）Q：每個(gè)參數(shù)用于模型存儲(chǔ)的位數(shù)（例如，F(xiàn)P16 = 16 位、INT8 = 8 位等）1.2：表示激活存儲(chǔ)、注意鍵值緩存等額外內(nèi)存需求的20% 開銷。此公式可幫助您確定在考慮不同量化級(jí)別和開銷的同時(shí)將模型加載到內(nèi)存中需要多少 GPU 內(nèi)存。假設(shè)您想估算FP16 精度的Llama 70B所需的 GPU 內(nèi)存。P = 70B（700億個(gè)參數(shù)）Q = 16（因?yàn)槲覀兪褂?FP16 精度）由于1 GB = 10? 字節(jié)，我們除以10?：因此，要在FP16中加載 Llama 70B，您需要168GB 的 GPU 內(nèi)存。量化使我們能夠以較低的精度存儲(chǔ)模型權(quán)重，從而減少內(nèi)存需求。以下是 Llama 70B 在不同位格式下所需的內(nèi)存量：精度較低的模型所需的GPU 內(nèi)存明顯較少。4 位量化非常節(jié)省內(nèi)存，大量模型可以適應(yīng) RTX 4090（24GB VRAM）等消費(fèi)級(jí) GPU。FP16 是平衡性能和內(nèi)存使用情況的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。如果你的 GPU 內(nèi)存有限，這里有一些優(yōu)化策略：使用量化：將模型轉(zhuǎn)換為 8 位或 4 位以減少內(nèi)存占用。卸載到 CPU：一些權(quán)重可以卸載到 CPU，從而減少 GPU 內(nèi)存使用量。使用模型并行性：在多個(gè) GPU 之間分割模型權(quán)重。優(yōu)化KV Cache：減少存儲(chǔ)注意鍵值對(duì)的數(shù)量。利用高效的服務(wù)框架：使用 vLLM 或 TensorRT-LLM 等工具進(jìn)行優(yōu)化推理。計(jì)算用于服務(wù) LLM 的 GPU 內(nèi)存對(duì)于高效擴(kuò)展 AI 應(yīng)用程序至關(guān)重要。使用上面的簡(jiǎn)單公式，您可以估算不同精度級(jí)別所需的 VRAM，并相應(yīng)地優(yōu)化部署。如果您正在處理像 Llama 70B 這樣的大規(guī)模模型，量化和并行性是控制 GPU 成本的最佳方法。通過應(yīng)用這些優(yōu)化，您可以運(yùn)行強(qiáng)大的 AI 模型，而無需在高端硬件上投入巨資。
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