算力100问☞第85问：如何根据大模型参数量及训练数据量来设计算力需求？

目录

1、训练阶段的算力需求

2、推理阶段的算力需求

3、硬件选择与并行计算

4、算力需求设计步骤

5、示例配置

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根据大模型的参数量及训练数据量设计算力需求需综合考虑计算量、内存占用、硬件性能及并行策略。

1、训练阶段的算力需求

公式：训练算力需求（FLOPs）=2×P×N×S×D

P：模型参数量。它通常以浮点数形式表示，比如10亿参数等于109。

N：每次训练的样本数，也就是批大小（BatchSize）。

S：单次前向传播的计算量，由于模型架构不同而有所差异，一般会按照一定数量的FLOPs来估算。

D：训练轮数（Epochs）乘以训练数据集的样本数量。每个Epoch表示整个数据集被完整训练一次。

2：训练过程中需要进行前向传播和反向传播，而反向传播的计算量大约是前向传播的两倍。

还有一个简化公式可以用来估算：

实际FLOPs=8×tokens数×模型参数量

在这种情况下，每个token的每个参数需要进行多次浮点运算。

示例：以GPT-3这个拥有1750亿（1.75×1011）参数的模型为例，它训练了3000亿（3×1012）tokens，单次前向传播的计算量按6FLOPs来算。

根据公式：

训练算力需求=2×175×109×6×3×1012×150×109=3.15×1023FLOPs

如果每次训练的批量大小为150（1次FLOPs），那么总的FLOPs就是：1.75×1011×3×1012×150≈8×1023FLOPs