大模型显存占用计算

最新推荐文章于 2025-06-27 12:36:54 发布
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#算法 #人工智能 #深度学习 #transformer

为了详细说明模型的参数数量和每个参数在显存中占用的空间大小，我们以 facebook OPT-6.7B 模型为例。
逐步推理计算过程：
1. 估计参数总量： OPT-6.7B 模型指一个含有大约 6.7 Billion （ 67 亿）个参数的模型。
2. 计算单个参数的显存占用： OPT-6.7B 模型默认使用 Float16 ，每个参数占用 16 位（即
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速算：大模型训练和推理的显存占用计算
丨汀、的博客
04-30 308
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大模型显存计算指南 - 推理与训练显存计算详解
携梦问道的博客
12-16 3209
推理阶段主要考虑参数量、注意力缓存和激活值训练阶段需额外考虑梯度、优化器状态和前向计算缓存合理使用显存优化技术可以突破硬件限制希望这篇文章能帮助你更好地理解和规划大模型的显存使用！
模型显存占用及其计算量
u012370185的博客
07-11 1万+
1. 显存的占用 当在GPU上跑一个模型时，显存的占用主要有两部分： 模型的输出（特征图、特征图的梯度）、模型的参数（权重矩阵、偏置值、梯度） 1. 模型参数的显存占用：（例如：卷积核的参数、BN层、全连接层的参数等（池化层没有参数）） 2. 如果是在训练阶段，需要反向传播更新参数值，所以每个参数都需要存储梯度。所以模型参数的显存占用，与采用的优化器有关。 1）如果使...
大模型GPU显存占用计算
weixin_44532170的博客
12-03 6941
以参数量13B大模型为例，其中B是Billion，代表十亿参数，13B就是130亿参数其中每个参数全精度是fp32，也就是float32，占用32位bit，也就是4byte字节。那么全精度13B模型占用。
告别OOM！这款开源神器，如何为你精准预测AI模型显存
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06-27 253
AI 显存计算器，让显存预估更科学
AI大模型的推理显存占用分析
酌沧
05-28 3881
了解Transformer架构的AI大模型显存占用是非常重要的，特别是在训练和推理过程中。
一文讲明白大模型显存占用（只考虑单卡）
Python_cocola的博客
08-21 3657
顾名思义，混合精度训练就是将多种不同的精度数据混合在一起训练，《 MIXED PRECISION TRAINING 》这篇论文里将FP16和FP32混合，优化器用的是Adam，如下图所示：MIXED PRECISION TRAINING论文里的训练流程图按照训练运行的逻辑来讲：Step1:优化器会先备份一份FP32精度的模型权重，初始化好FP32精度的一阶和二阶动量（用于更新权重）。Step2:开辟一块新的存储空间，将FP32精度的模型权重转换为FP16精度的模型权重。
大模型到底需要消耗多少GPU显存？公式和工具全都有
Python单行客的博客
12-14 5137
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03-01 610
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【大模型实战篇】大模型显存资源计算以及GPU如何选择
源泉的小广场
09-05 6815
大模型、GPU、大模型显存资源计算、LLM、模型资源估算、计算公式、大模型资源因素、显存计算器、数值精度、GPU选型、大模型部署
大模型知识积累(一)——大模型简单显存计算
m0_73944777的博客
04-02 1845
本文系统分析了大模型训练中的显存占用问题，梳理了FP64至FP4等浮点格式的存储结构，并以Llama13B为例，详细计算了模型参数（26GB）、优化器（Adam约156GB）、激活值（14.5GB）及梯度（26GB）的显存消耗，总需求约222.5GB。通过量化公式与案例，揭示了混合精度训练、优化器选择及中间结果存储对显存的影响，为大模型部署与优化提供理论参考。
Accelerate之大模型显存计算
qq_35215756的博客
06-12 1437
大模型训练显存需求计算。并查看在给定 GPU 限制和 LoRA 配置的情况下是否可以运行特定的 LLM。时，您需要传入要使用的模型的名称、可能使用的模型框架（如果无法自动找到）以及要加载模型的数据类型。在探索要在您的机器上使用的潜在模型时，一个非常困难的方面是了解在您当前的显卡下，多大的模型可以。
在线工具推荐：大模型显存计算器
学亮编程手记
03-15 518
llm
模型占用GPU显存计算
独行侠
11-01 3454
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如何计算模型以及中间变量的显存占用大小
weixin_43143419的博客
06-07 2175
感谢博主的分享： 计算模型以及中间变量的显存占用大小 前言 OUT OF MEMORY，显然是显存装不下你那么多的模型权重还有中间变量，然后程序奔溃了。怎么办，其实办法有很多，及时清空中间变量，优化代码，减少batch，等等等等，都能够减少显存溢出的风险。 但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础，如何去计算我们所使用的显存。学会如何计算出来我们设计的模型以及中间变量所占显存的大小，想必知道了这一点，我们对自己显存也就会得心应手了。 计算 首先我们应该了解一下基本的数据量信息： 1 G = 1024 MB
一文读懂大模型显存需求：从0.5B到70B，你的显卡够用吗？
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最小推荐内存基于相应精度计算，包含工作内存和系统预留 **最小推荐内存(FP32)基于全量参数计算，包含工作内存和系统预留。
详解-大模型推理（Llama3）相关参数和显存计算！
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LLM 推理任务需要大量的算力，将现代 GPU 推向极限。过去两年， LLM 训练和推理优化相关的研究进展速度惊人，每六个月就会出现新的突破。今天的分享主要，为大家介绍LLM 推理领域所必备的一些基本数学与概念，这包含了Llama3的以及，对于张量、矩阵等基本数学原理本文不会赘述。我们先来看看标准的架构。左图来自于大模型技术的起源之作《Attention is all you need》，这是一个标准的transformer结构，由左侧的和右侧的两部分构成。
大模型训练显存占用计算
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### 大模型训练时显存占用量的计算方法 在大模型训练期间，显存主要被以下几个方面占据： - **模型参数**：这是指网络权重和其他可学习变量所需的内存空间。对于不同的数据类型，每种类型的字节数有所不同[^4]。 对于浮点数表示法而言，在单精度（`fp32`）下每个数值需4个字节；而在半精度（`fp16` 或 `bf16`）则只需2个字节；整型量化至8位(`int8`)仅需1个字节来表达一个值。因此，当采用较低的数据精度时能够有效减少显存量的需求。 - **激活函数产生的中间结果**：这些是在前向传播过程中由各层运算所产生的临时张量，它们会在反向传播阶段用于梯度计算并最终释放掉。这部分显存消耗取决于批次大小(batch size)以及输入序列长度等因素的影响。 - **梯度信息**：针对全量参数训练模式下的情形，整个神经网络的所有参数都会参与到梯度更新之中，这意味着除了原本就存在的模型参数外还需要额外相同体积的空间用来保存对应的梯度值。然而，在应用低秩自适应(LoRA)[^2]或其他特定策略的情况下，则无需为原生模型分配相应的梯度存储区域，因为只有新增加的小规模模块才会经历实际意义上的调整过程。 - **优化器状态**：像Adam这样的高级优化算法会维护一些辅助性的统计量比如一阶矩估计(mean of gradients) 和二阶矩估计(uncentered variance of the gradients)，这同样增加了总的GPU RAM负担。不过值得注意的是，在某些简化版或者定制化的场景里可能不会涉及到此类开销项。 综上所述，为了更精确地评估一次完整的迭代周期内的总显存需求，可以按照以下公式进行粗略估算: \[ \text{Total GPU Memory} = (\text{Model Parameters Size}) + (Batch\,Size × Sequence\,Length × Hidden\,Dimension × Precision) + (\text{Gradient Storage for Full Training or Only LoRA Part}) + (\text{Optimizer States if any}) \] 其中，“隐藏维度”指的是每一时刻处理单元内部特征的数量；而“精度”则是指上述提到的不同数值格式所带来的差异性影响因素之一。 ```python def estimate_gpu_memory_usage( model_params_size: int, batch_size: int, seq_length: int, hidden_dim: int, precision_bytes: float, full_training=True): activation_mem = batch_size * seq_length * hidden_dim * precision_bytes gradient_mem = model_params_size * precision_bytes \ if full_training else 0 optimizer_state_mem = model_params_size * 1.2 * precision_bytes \ if not isinstance(optimizer_states_multiplier, type(None)) else 0 total_memory = sum([ model_params_size * precision_bytes, # Model parameters memory activation_mem, # Activation memory during forward pass gradient_mem, # Gradient storage optimizer_state_mem # Optimizer states memory ]) return total_memory / (1024 ** 3) # Convert bytes to GBs ```
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