大模型面试题：部署一个LLM大概需要多少显存？

大型语言模型（LLMs）运行起来计算成本很高。它们需要大量内存来存储模型参数和推理过程中的中间计算。系统内存（RAM）肯定是搞不定的，因为它比 GPU 内存算的慢。GPU 内存，也称为 VRAM（视频内存）或 GDDR（图形 DDR），专门设计用于高性能计算任务，如深度学习。它提供了高效运行大型语言模型所需的速度和带宽。这使得 LLMs 能够高效地执行复杂计算，而不会遇到由内存和处理单元之间的数据传输引起的限速问题。

因此，GPU 的 VRAM 越多，它能够托管和部署的 LLM 就越大。

一、部署 LLM 的 GPU 内存需求应该怎么算？

用于估算部署 LLM 所需 GPU 内存的一个常见公式是：

• P（参数）：模型中的参数数量。例如，GPT-3 有 1750 亿个参数，Llama-70b 有 700 亿个参数等。

• Q（精度或每个参数的大小）：用于存储模型参数的数据类型。常见的数据类型包括：

• FP32（32 位浮点数）：每个参数 4 字节

• FP16（半精度/BF16）（16 位浮点数）：每个参数 2 字节

• INT8（8 位整数）：每个参数 1 字节

• INT4（4 位整数）：每个参数 0.5 字节

开销因子：这考虑了推理过程中使用的额外内存，例如存储模型的激活（中间结果）。典型的开销因子是 20%。

例如，让我们考虑一个虚构的 LLM，名为 Llama 70B，有 700 亿个参数。如果模型以 float32 格式存储，并且我们假设一个 20% 的开销因子，则内存需求可以如下计算：

要运行此模型，你需要两个 NVIDIA A-100 80GB 内存模型。

二、如何减少部署 LLM 的 GPU 内存需求？

减少 GPU 内存需求的一种方法是量化。量化是一种技术，通过将模型参数从更高精度格式（例如，float32）转换为更低精度格式（例如，float16 或更低）来降低模型参数的精度。这可以在不显著影响准确性的情况下显著减少内存使用。

在我们的 Llama 70B 示例中，使用 float16 精度而不是 float32 可以将内存需求减半（从每个参数 4 字节减少到 2 字节）。

量化技术可以通过使用更低精度格式（如 INT8、INT4）进一步减少内存占用，但降低精度可能会对输出的准确性产生影响。例如，INT8 量化有时会导致比 FP16 更明显的准确性下降。在量化前后评估模型的性能至关重要。

三、总结

部署大型语言模型需要大量的 GPU 内存资源。所需的内存量取决于模型的大小和复杂性、用于存储参数的数据类型以及应用的优化（如量化）。通过了解影响 GPU 内存需求的因素，开发人员可以做出明智的决策，以实现 LLMs 的最佳性能和效率。

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