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)您使用一個簡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行推理，還是針對特定任務(wù)進行微調(diào)，這些知識都將幫助您有效地規(guī)劃基礎(chǔ)架構(gòu)。

GPU內(nèi)存估算公式

為了計算服務(wù) LLM 所需的 GPU 內(nèi)存，我們使用以下公式：

參數(shù)說明：

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 億個參數(shù)）

4B：每個參數(shù) 4 個字節(jié)（假設(shè)全精度 FP32）

32：4 個字節(jié)有 32 位

Q：每個參數(shù)用于模型存儲的位數(shù)（例如，F(xiàn)P16 = 16 位、INT8 = 8 位等）

1.2：表示激活存儲、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別和開銷的同時將模型加載到內(nèi)存中需要多少 GPU 內(nèi)存。

示例

假設(shè)您想估算FP16 精度的Llama 70B所需的 GPU 內(nèi)存。

鑒于：

P = 70B（700億個參數(shù)）

Q = 16（因為我們使用 FP16 精度）

開銷系數(shù) = 1.2

現(xiàn)在，應(yīng)用公式：

轉(zhuǎn)換為GB：

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。

量化會發(fā)生什么？

量化使我們能夠以較低的精度存儲模型權(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 (Q) GPU 內(nèi)存要求
• FP32（32 位）336 GB
• FP16（16位）168 GB
• INT8（8位）84 GB
• 4位量化42GB

關(guān)鍵要點：

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）等消費級 GPU。

FP16 是平衡性能和內(nèi)存使用情況的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

優(yōu)化模型部署

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 GPU 之間分割模型權(quán)重。
• 優(yōu)化KV Cache：減少存儲注意鍵值對的數(shù)量。
• 利用高效的服務(wù)框架：使用 vLLM 或 TensorRT-LLM 等工具進行優(yōu)化推理。

小結(jié)

計算用于服務(wù) LLM 的 GPU 內(nèi)存對于高效擴展 AI 應(yīng)用程序至關(guān)重要。使用上面的簡單公式，您可以估算不同精度級別所需的 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，您可以運行強大的 AI 模型，而無需在高端硬件上投入巨資。