在幾乎所有的 LLM 訪談中，都有一個(gè)問題不斷出現(xiàn)：“為大型語言模型提供服務(wù)需要多少 GPU 內(nèi)存（LLM）？

這不僅僅是一個(gè)隨機(jī)的問題，它是一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，表明您對(duì)這些強(qiáng)大模型在生產(chǎn)中的部署和可擴(kuò)展性的理解程度。

在使用 GPT、LLaMA 或任何其他 LLMs，了解如何估算所需的 GPU 內(nèi)存至關(guān)重要。無論您是處理 7B 參數(shù)模型還是更大的模型，正確調(diào)整硬件大小以服務(wù)于這些模型都至關(guān)重要。讓我們深入研究數(shù)學(xué)運(yùn)算，這將幫助您估算有效部署這些模型所需的 GPU 內(nèi)存。

估算 GPU 內(nèi)存的公式 要估計(jì)為大型語言模型提供服務(wù)所需的 GPU 內(nèi)存，您可以使用以下公式：

估算 GPU 內(nèi)存的公式

分解公式

參數(shù)數(shù)量 （P）：

• 這表示模型的大小。例如，如果您正在使用具有 700 億個(gè)參數(shù) （70B） 的 LLaMA 模型，則此值將為 700 億。

每個(gè)參數(shù)的字節(jié)數(shù) （4B）：

• 每個(gè)參數(shù)通常需要 4 字節(jié)的內(nèi)存。這是因?yàn)楦↑c(diǎn)精度通常占用 4 個(gè)字節(jié)（32 位）。但是，如果您使用的是半精度 （16 位），則計(jì)算將相應(yīng)地調(diào)整。

每個(gè)參數(shù)的位數(shù) （Q）：

• 根據(jù)您是以 16 位還是 32 位精度加載模型，此值將發(fā)生變化。16 位精度在許多 LLM，因?yàn)樗诒３肿銐蚓鹊耐瑫r(shí)減少了內(nèi)存使用量。

開銷 （1.2）：

• 1.2 乘數(shù)增加了 20% 的開銷，以考慮推理期間使用的額外內(nèi)存。這不僅僅是一個(gè)安全緩沖;這對(duì)于在模型執(zhí)行期間覆蓋激活和其他中間結(jié)果所需的內(nèi)存至關(guān)重要。

如何優(yōu)化 LLM？

示例計(jì)算

假設(shè)您要估計(jì)為具有 700 億個(gè)參數(shù)（以 16 位精度加載）的 LLaMA 模型提供服務(wù)所需的內(nèi)存：

這簡(jiǎn)化了為：

此計(jì)算告訴您，您需要大約168 GB 的 GPU 內(nèi)存才能為 16 位模式下具有 700 億個(gè)參數(shù)的 LLaMA 模型提供服務(wù)。

實(shí)際意義

理解和應(yīng)用這個(gè)公式不僅僅是理論上的;它具有現(xiàn)實(shí)世界的含義。例如，具有 80 GB 內(nèi)存的單個(gè) NVIDIA A100 GPU 不足以為該模型提供服務(wù)。您至少需要兩個(gè) A100 GPU，每個(gè) GPU 為 80 GB，才能有效地處理內(nèi)存負(fù)載。

您需要多少個(gè) GPU 來為 LLaMA 模型服務(wù)器

通過掌握此計(jì)算，您將有能力在面試中回答這個(gè)基本問題，更重要的是，避免部署中代價(jià)高昂的硬件瓶頸。下次評(píng)估部署時(shí)，您將確切地知道如何估計(jì)有效為 LLMs。

本文轉(zhuǎn)載自 ??AI大模型世界??，作者： rocLv