分布式训练之显存问题

最新推荐文章于 2025-02-05 09:45:11 发布
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分类专栏： 大模型笔记 文章标签： 分布式 大模型
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1. 大模型大概有多大，模型文件有多大?

大模型也分为不同的规格，一般模型的规格会体现在模型的名称上，例如 LLaMA2-13b，13b 就是其模型参数量的大小，意思是 130亿的参数量。大模型的文件大小与其参数量有关，通常大模型是以半精度存储的， Xb 的模型文件大概是 2X GB多一些，例如 13b 的模型文件大小大约是 27GB 左右。

2. 能否用4 * v100 32G训练vicuna 65b？

一般来说推理模型需要的显存约等于模型文件大小，全参训练需要的显存约为推理所需显存的三倍到四倍，正常来说，在不量化的情况下4张 v100 显卡推理 65b 的模型都会有一些吃力，无法进行训练，需要通过 LoRA 或者QLoRA 采用低秩分解的方式才可以训练。

3.如何评估你的显卡利用率?

  1. flops比值法：gpu利用率 = 实测的flops/显卡理论上的峰值flops。deepspeed实测flops 100t flops，而用的是A100卡理论峰值312t flops，可以得到GPU利用率只有 32.05%。
  2. throughout估计法：吞吐量 = example数量/秒/GPU * max_length；gpu利用率 = 实
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高性能计算:GPU加速与分布式训练
AI天才研究院
04-30 1108
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。未来GPU硬件将会拥有更高的计算密度、更高的内存带宽和更低的功耗。未来分布式训练技术将会更加高效、更加灵活，并支持更复杂的模型和更大的数据集。云计算平台将会提供更强大的GPU计算资源和更便捷的分布式训练服务。
大模型知识点汇总——分布式训练
TigerZ*的博客
03-25 1498
本篇在宏观上介绍AIGC、LLM 训练过程中的模型加速相关概念和技术，不做数学推导和过于细节介绍，旨在快速有一个宏观认知，不拘泥在细节上。涉及：混合精度训练、数据并行、张量并行、流水线并行、模型并行、3D并行、混合并行、ZeRO 1、ZeRO 2、ZeRO 3、ZeRO-offload、Megatron、DeepSpeed、PFlash Attention、nvlink、nvswitch、Infiniband。
【LLM面试题】显存问题/评估微调所需显存
m0_52965867的博客
08-10 670
显存面试
LLM——用于微调预训练大型语言模型（LLM）的GPU内存优化与微调
知来者逆的博客
05-06 2673
GPT-4、Bloom 和 LLaMA 等大型语言模型（LLM）通过扩展至数十亿参数，实现了卓越的性能。然而，这些模型因其庞大的内存需求，在部署进行推理或微调时面临挑战。这里将探讨关于内存的优化技术，旨在估计并优化在 LLM 推理以及在多样化硬件配置上进行微调过程中的内存消耗。模型规模：模型拥有的参数数量直接决定了其对内存的需求。参数数量越多，模型文件体积越大，加载和执行模型所需的内存也就越多。输入数据量：处理的输入数据量增加，也会相应增加内存的使用。
大模型推理显存需求
强化学习曾小健
06-27 5190
根据官方说明，Model Memory Calculator提供的结果与实际显存需求之间的误差通常在50MB以内（例如，对于bert-base-cased模型，实际运行需要的显存为413.68MB，而工具估算的结果为413.18MB）。Memory Calculator是由HuggingFace的Accelerate团队开发的在线工具，用户只需输入HuggingFace平台上的模型链接，工具便能够迅速计算出该模型在运行过程中所需的显存大小，包括进行推理操作以及采用Adam算法进行训练时的显存需求。
一文读懂大模型显存需求：从0.5B到70B，你的显卡够用吗？
热门推荐
2401_85373691的博客
02-05 3万+
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。
模型参数量与显存大小关系
m0_59792363的博客
07-22 1315
qwen/Qwen-1_8B-Chat-Int4 # 半字节[4位整数，精度损失很大，适用于对精度要求不高但对资源要求苛刻的场景] 0.5*1.8≈0.9G --> 实际1.88GB。q8_0 q6_k q5_k_m q5_0 q4_k_m q4_0 q3_k_m q2_k 不同的优化格式选择。qwen/Qwen-1_8B-Chat-Int8 # 1字节[8位整数] 1*1.8≈1.8G --> 实际 2.5G。，但是同样有很多显卡吃不消。
PyTorch分布式训练方法
weixin_66945478的博客
03-15 5526
本期文章分享的，是如何使用起多张显卡，来加速你的AI模型。分布式训练技术逐渐成为AI从业者必备技能之一，这是从“小模型”走向“大模型”的必由之路。我们以 PyTorch 编写的ResNet训练为例，为大家展示不同的分布式训练方法及其效果。
Llama模型分布式训练（微调）
jkjgj的博客
11-28 1931
Llama 系列模型是 Meta（前 Facebook）推出的一系列高效的大规模预训练语言模型，采用了基于 Transformer 架构的设计。Llama-2 系列（包括 7B、13B 和 70B 参数版本）于 2023 年发布，旨在提供强大的自然语言处理能力，适用于文本生成、文本分类、问答等多种任务。Llama 模型的设计强调高效性和灵活性。与其他大型语言模型（如 GPT-3 和 GPT-4）相比，Llama 在训练过程中进行了显著的优化，能够在相对较少的计算资源上取得接近的性能表现。模型发布时间。
深度学习模型 DeepSeek-VL2 及其消费级显卡需求分析
haibo2144的博客
12-20 1万+
DeepSeek-VL2 是基于深度学习的视觉语言模型，其主要特点如下：混合专家架构：DeepSeek-VL2 采用了混合专家（MoE）架构，这使得模型在参数规模扩展的同时能够有效控制计算成本。通过分配专家来处理不同的任务，可以提高模型的计算效率。动态高分辨率视觉编码：该模型引入了动态平铺视觉编码策略，能够处理不同纵横比的高分辨率图像，提升视觉任务中的表现，尤其是在视觉定位、文档分析等任务中。
【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 6392
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（LLMs）微调篇
Java架狗师知识框架速查表
11-16 3113
大模型（LLMs）微调面涵盖了从显存需求到优化器选择等多个方面。全参数微调需16-20倍模型大小的显存。SFT后模型“变傻”因数据量少和领域知识灌注不当。指令微调数据应具代表性、适量且平衡。领域模型Continue PreTrain需高质量数据，如技术标准文档。通用能力下降可通过混合通用数据缓解。MIP（Multi-Task Instruction PreTraining）可提升预训练知识量。SFT基座模型选择取决于资源。领域评测集需选择题和开放题结合。词表扩增主要提升解码效率。训练自定义大模型分两阶段：领
深入解析大模型显存占用大小：公式、推导及实例分析
weixin_41174300的博客
10-03 1899
在深度学习中，模型的显存（GPU memory）占用是决定训练和推理效率的关键因素之一。特别是近年来，随着模型参数规模的不断增长，显存的合理分配和优化变得至关重要。本文将深入讲解模型在显存上的主要占用来源，提供详细的计算公式和具体例子，帮助读者理解显存需求的不同来源及如何进行优化。
LLMs规格对应推理及微调时所需的显存
wht1275930132的博客
06-25 902
即批量大小，是一个超参数，其具体值取决于多种因素，包括但不限于模型的复杂性、训练数据的大小、以及可用的计算资源（如GPU内存）。：一些在线的编程环境或笔记本服务，如Google Colab，提供了运行Python代码的能力，也可以用来安装必要的库，并运行上面的代码片段以查询tokens数量。这种情况下，每次更新使用的数据较少，可能使训练过程更加噪声化，但对于内存受限的情况，这是可行的解决方案。：高效的内存消耗转化为更低的硬件要求和更低的运营成本，使 LLM 部署对企业和组织来说更具经济可行性。
TensorFlow相关组件的安装
AAI666666的博客
01-11 2816
TensorFlow相关组件的安装
尝试在 vLLM 里预测大模型的最小显存占用
weixin_43408232的博客
10-24 3019
按照的定义，“ large language models (LLMs) refer to Transformer language models that contain hundreds of billions (or more) of parameters, which are trained on massive text data”，即大型语言模型（LLM）是指包含数千亿（或更多）参数的 Transformer 语言模型，这些模型是在海量文本数据上进行训练的。
【AI大模型】如何估算LLM推理和训练所需的GPU内存？
嘴巴吃糖了
12-29 2234
在本文中，我们介绍的评估方法，都是基于Transformer架构推算的，该评估方法不适合Transformer以外的其他体系结构。同时，目前存在大量的框架、模型和优化技术，估计运行大型语言模型的确切内存可能很困难。然而，本文可作为估计执行 LLM 推理和训练所需内存资源的起点。因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需要明确一个目标，然后制定好完整的计划，同时找到好的学习方法，这样才能更快的提升自己。
一文讲明白大模型显存占用（只考虑单卡）
Python_cocola的博客
08-21 3496
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。
DeepSeek R1学习
weixin_57128596的博客
01-28 1553
调用费用大约为 o1 模型的 1/50。百万Token输出耗费约16元。蒸馏一轮：百元左右。
分布式训练
最新发布
03-11
### 分布式训练的概念 分布式训练是指利用多台计算机或多核处理器并行执行模型训练的过程，旨在加速大型神经网络或其他复杂机器学习模型的训练过程。这种方式不仅能够显著缩短训练时间，还能处理更大规模的数据集和更复杂的模型结构。 在实际应用中，深度学习分布式训练任务是由多个进程共同协作完成某一模型的训练工作[^2]。这些进程可以在单一主机内部的不同CPU核心或者GPU设备上运行，也可以分布在不同地理位置上的多台服务器间协同作业。此外，支持多种硬件平台如CPU、GPU、NPU以及XPU等，并且能够在物理机、容器或虚拟环境中部署。 ### 实现方式 为了有效实施分布式训练，通常采用两种主要策略： #### 数据并行（Data Parallelism） 这是最常用的方案之一，在该模式下整个数据集被划分为若干子集分别交给各个计算单元独立处理。每个节点拥有完整的模型副本，但在每一轮迭代结束时会与其他节点交换参数更新信息以保持一致性。这种方法适用于大多数场景尤其是当批量大小较大时效果尤为明显[^1]。 ```python import torch.distributed as dist from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP def setup(rank, world_size): dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size) model = YourModel() ddp_model = DDP(model) ``` #### 模型并行（Model Parallelism） 对于那些具有极其庞大参数量而难以放入单个显存中的超大规模模型，则可考虑使用模型并行技术。它将一个单独的神经网络分割成几个部分放置于不同的设备之上依次前向传播与反向传播梯度值从而达到节省内存占用的目的。不过由于涉及到跨设备间的频繁通信因此实现起来相对更加复杂一些。 ```python class ModelPartition(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.part1 = ... self.part2 = ... def forward(self, x): x = self.part1(x).to('cuda:1') return self.part2(x) partitioned_model = ModelPartition().to('cuda:0') ``` 通过合理的任务划分和数据分片，可以解决各节点间因计算能力差异所造成的负载不平衡问题，进而提升整体系统的吞吐率和资源利用率。
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