為了有效地執(zhí)行大型語言模型(LLM)推理，了解GPU VRAM需求至關(guān)重要。VRAM對于存儲(chǔ)模型參數(shù)、激活、處理批量大小和精度設(shè)置至關(guān)重要。估算VRAM使用情況的基本公式是:參數(shù)數(shù)×(精度/ 8)× 1.2?，F(xiàn)代優(yōu)化技術(shù)和框架可以進(jìn)一步減少VRAM的需求。像VRAM Estimator, Hugging Face Accelerate Model Memory Calculator和LLM.deploy()這樣的工具可以幫助估計(jì)推理和訓(xùn)練的VRAM需求。這些工具提供了內(nèi)存使用的詳細(xì)細(xì)分，使其更容易為LLM任務(wù)優(yōu)化GPU性能。

在本文中，我們將深入研究如何計(jì)算執(zhí)行LLM推理所需的VRAM數(shù)量。確定在LLM上運(yùn)行或執(zhí)行推理所需的GPU VRAM通常是一個(gè)挑戰(zhàn)。例如，如果我們考慮LLaMA3.1 8B模型，VRAM需求是什么?是否單個(gè)GPU即可滿足要求？需要多少VRAM來進(jìn)行有效的推理?下面的內(nèi)容將帶你完成一個(gè)基本的計(jì)算，并介紹各種工具，這些工具可以幫助估計(jì)推理和在某些情況下訓(xùn)練所需的VRAM。

什么是VRAM?

首先，有必要了解llm如何利用VRAM(視頻隨機(jī)存取存儲(chǔ)器)?；旧希琕RAM是gpu中使用的一種特殊類型的內(nèi)存。VRAM發(fā)明于20世紀(jì)90年代末，最初設(shè)計(jì)用于圖像和圖形渲染，促進(jìn)加速計(jì)算任務(wù)所需的高計(jì)算。與標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)RAM相比，VRAM提供高帶寬，使GPU和內(nèi)存之間的數(shù)據(jù)傳輸速度更快。這種能力不僅局限于圖像;它擴(kuò)展到處理各種格式的大量數(shù)據(jù)，使其對于現(xiàn)代計(jì)算任務(wù)(包括LLM推理)非常寶貴。

為什么VRAM對llm很重要

在llm的背景下，VRAM在存儲(chǔ)模型參數(shù)、激活、管理批量大小和處理不同精度設(shè)置方面起著關(guān)鍵作用。有效利用VRAM對于優(yōu)化llm在推理過程中的性能至關(guān)重要，確保模型能夠快速準(zhǔn)確地處理數(shù)據(jù)。通過了解如何利用VRAM并使用正確的工具，可以有效地估計(jì)和優(yōu)化LLM任務(wù)的VRAM需求。

llm依賴于VRAM實(shí)現(xiàn)幾個(gè)關(guān)鍵功能：

• 模型參數(shù)：在推理過程中，數(shù)百萬，數(shù)十億甚至數(shù)萬億的參數(shù)存儲(chǔ)在VRAM中。這些參數(shù)是模型生成連貫和上下文相關(guān)輸出的能力的支柱。
• 激活：LLM的每一層都會(huì)生成大量的激活數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)臨時(shí)存儲(chǔ)在VRAM中。這些激活是模型用來產(chǎn)生最終輸出的中間計(jì)算。
• 批處理大小：更大的批處理大小需要更多的VRAM，因?yàn)槟Ｐ捅仨毻瑫r(shí)處理更多的輸入。批大小直接影響需要并行處理的數(shù)據(jù)量。
• 精度：這是指使用的浮點(diǎn)精度，如FP16、FP32、INT8、INT4等。精度的選擇既影響模型的內(nèi)存占用，也影響模型的計(jì)算效率。

手動(dòng)估計(jì)VRAM使用情況

要估計(jì)LLM的VRAM使用情況，可以使用以下公式:

這里的1.2占是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)因子，用于激活所需的額外20%的VRAM和推理過程中使用的其他內(nèi)存。

比如我們考慮使用FP16精度的LLaMA3.1 8B等8B參數(shù)模型。那么我們需要的VRAM如下：

8*16/8*1.2=19G

或者我們可以簡單的計(jì)算為 fp16的8B模型需要 8*2=16G 的顯存，而 int8的模型需要8*1=8G顯存，int4的的模型需要8/2=4G顯存，這樣記憶會(huì)方便很多，也可以讓我們有一個(gè)直觀的初步印象。

高級計(jì)算工具

下面我們介紹一些高級計(jì)算的工具

VRAM Estimator：

鏈接：https://vram.asmirnov.xyz/

這個(gè)工具可以估計(jì)基于transformer的模型用于推理和訓(xùn)練的GPU VRAM使用情況。它可以允許輸入各種參數(shù)，如模型名稱，精度，最大序列長度，批量大小，gpu數(shù)量。提供參數(shù)、激活、輸出和CUDA內(nèi)核的VRAM使用情況的詳細(xì)細(xì)分。

Hugging Face Accelerate Model Memory Calculator：

鏈接：https://huggingface.co/spaces/hf-accelerate/model-memory-usage

這個(gè)工具可以計(jì)算用于推理和訓(xùn)練的模型的內(nèi)存使用量。因?yàn)槭荋ugging Face的鏈接，所以可以輸入模型名稱或URL，該工具將提供內(nèi)存使用情況的全面細(xì)分，包括數(shù)據(jù)類型、最大層、總大小和使用不同優(yōu)化器的訓(xùn)練內(nèi)存使用情況。

LLM.deploy ()：

鏈接:https://huggingface.co/spaces/Vokturz/can-it-run-llm

這是一個(gè)基于Transformer的更全面的工具，允許輸入各種參數(shù)，并提供內(nèi)存使用的詳細(xì)細(xì)分。提供關(guān)于在推理和訓(xùn)練期間如何分配和利用內(nèi)存的深入分析。

總結(jié)

VRAM對于llm、存儲(chǔ)參數(shù)、激活、管理批量大小和處理精度設(shè)置至關(guān)重要。除了手動(dòng)計(jì)算以外，我們介紹的這些工具可以極大地幫助你估計(jì)LLM推理和訓(xùn)練所需的VRAM。通過利用這些資源，可以對硬件需求做出明智的決策，并優(yōu)化模型的性能。如果你知道任何其他有用的工具，請留言分享。