如何测算训练模型需要的算力和时间

最新推荐文章于 2025-05-06 22:39:22 发布
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文章标签： 人工智能 gpu算力 深度学习
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LLM大模型训练和预测如何计算算力需求？
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
09-14 3853
2. Transformer可以取代CNN,也就是使用Transformer可以做视觉。优化器参数 Adam 2倍模型参数:6GB*2 = 12GB。一个LLaMA-6B的数据类型为Int8。模型参数 6B*1bytes = 6GB。训练共24GB的显存。
大模型训练时间估算
qq_44193969的博客
08-12 2775
使用激活重计算的一次训练迭代中，对于每个token，每个模型参数，需要进行。内存比较小时再开激活重计算，若内存充足则没必要开激活重计算了。
大模型项目落地时，该如何估算模型所需GPU算力资源
kcarly的专栏
06-22 4813
大模型项目落地时，该如何估算模型所需GPU算力资源。在大模型项目落地前期沟通时，对于算力估算和采购方案许多小伙伴不太了解，在此对相关的算力估算和选择进行一些经验总结。
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？
bjdx_001的博客
03-12 602
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，通过策略运算，可系统化设计满足大模型训练的算力需求，确保计算资源的高效利用。
模型算力需求估算
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
12-29 4543
（Billion Parameters，简称B）和训练/推理的计算任务复杂度，结合硬件计算能力（例如每秒浮点运算次数，FLOPS）来估算。以下是详细的方法和公式说明，以及实际的计算示例。算力需求的估算依赖于参数量、模型架构及硬件性能，结合训练/推理场景的特定要求来计算。通过上述公式和示例，我们可以定量分析不同任务的算力需求，并合理配置硬件资源以优化运行效率。结论：推理任务相对较轻，单台H100可以在30秒内完成此任务。推理算力需求一般远低于训练，因为只需要执行前向传播。，可以将训练时间缩短到约。
AI大模型训练相关参数如何估算？有这一篇就够了
python1234567_的博客
10-31 4067
随着大模型时代的到来，模型参数量、训练数据量、计算量等各方面急剧增长。参数规模方面，在过去的几年里，语言模型的参数规模从数亿增长到数千亿，甚至达到万亿级别。例如OpenAI的GPT-3拥有175B参数，而GPT MoE参数规模到达了1.8T；数据量方面，训练一个大模型通常需要达到T级别tokens；另外，由于参数规模和数据量庞大，随之带来的是巨大的计算量。
大模型-模型预训练-训练时间预估&训练显存预估
sgliquangang的专栏
10-21 1017
组成部分模型参数模型梯度优化器等数据存储格式16位、2字节浮点数模型参数模型梯度32位、4字节浮点数模型参数动量参数动量二阶矩阵参数显存存储内容：前向传播需要保留每层的激活值（中间状态），来用于后续反向传播中计算梯度并更新模型参数。
国信证券-20230424-电子AI+系列专题报告（一）：AI大语言模型的原理、演进及算力测算.pdf
06-05
32 位的单精度浮点数数据来训练模型及进行谷歌级访问量推理，假设 GPT-3 模型每次训练时间要求在 30 天完成，对应 GPT-3 所需运算次数为 3.15*10^23 FLOPs，所需算力为 121.528PFLOPS，以 A100 PCle 芯片为例，训练...
深度解析：AI大语言模型原理、演进与算力计算
总结来说，本篇报告从基础理论到实际应用，全面剖析了AI大语言模型的发展脉络，强调了数据、算力和模型架构在其中的重要作用。投资者和研究者应关注这一领域的发展趋势，以便把握未来的投资机会和技术创新方向。
AI模型在专用加速器上的性能分析指标
Briwisdom的博客
01-04 1896
AI模型在专用加速卡上性能分析大概流程： 1）先计算模型本身的计算访存比，得到模型理论算力带宽需求。 2）根据处理器本身支持的操作字节比（算力，带宽），确认模型在该处理器上的性能表现类型。 3）根据专用加速器内部架构的内存和计算并行性的设计，分析AI模型运行时的schedule，估算得到模型在加速卡上的执行周期。
AIDC智算中心建设：存储核心技术解析
最新发布
u013891230的博客
05-06 1026
数据读写性能的大幅提升，将减少计算、网络等资源的等待，加速大模型的部署与应用。数据编织一方面能将来自多个源头的价值数据快速归集和流动，使数据高效的从源端移动到训练和推理环境的 AI 存储上来，并通过数据版本管理和数据血缘管理，保证数据质量不被破坏，满足权限、安全等方面的各类数据使用规则，提升海量复杂数据的管理效率，直接减少 AI 训练推理端到端周期。随着数据量的爆炸性增长，海量数据往往分散在不同的数据中心，形成所谓的“数据孤岛”，这不仅阻碍了数据的流通和共享，也降低了数据的利用效率。
峰哥大模型第一弹：大模型散装入门
荷露叮咚网络学苑
01-13 306
摘自企业内部大模型科普材料。
万字长文解析：大模型需要怎样的硬件算力
bilibili_TC的博客
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本文将从AI-Infra角度出发，带大家了解目前大模型在算力、存储、通信等多方面上硬件资源的挑战和瓶颈，并且提供相关指标的量化手段和选型指导。
训练一个ai模型要多久
Java癫疯的博客
08-30 1744
训练一个ai模型要多久
深度学习模型训练计算量的估算
weixin_42010722的博客
11-23 1140
深度学习模型训练计算量的估算在当今的机器学习领域，深度学习模型的性能和先进性往往与其在更多计算资源上进行的训练有关。为了确保不同深度学习模型之间的准确比较，估算和报告训练过程中的计算资源使用情况变得至关重要。本文将探讨深度学习模型训练计算量的估算方法，并介绍了该领域的一些前沿。我们将重点介绍两种估算方法，以大家更好地理解和比较不同深度学习模型的训练计算量，这两种方法用于估算深度学习模型的训练计算量。
CV领域-AI模型推理速度评价指标
weixin_44861864的博客
01-10 483
PyTorch 有不少工具可以模型计算量，但需要注意的是这些工具有可能会遗漏一些算子的计算量，将其计算量算成 0，从而导致统计的计算量跟实际计算量有轻微的偏差，不过大多数情况下这些偏差影响不大。
深度学习模型参数量/计算量和推理速度计算
小白学视觉
08-21 2122
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达作者丨龟壳@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457编辑丨极市平台极市导读本文总结了一些关于模型参数量计算以及推理速度计算的方法，附有相关代码。1.FLOPs和Params计算1.1概念理解FLOPS： 注意全大写，是floating point operation...
计算机视觉Opencv实战人工智能（一）——计算机视觉导论
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一、计算机视觉能解决那些问题——分类、检测、分割 分割是对像素力度进行分析，像PS一样每个像素都精确到，是最难的问题 如果把每个人画个框这叫目标检测，多个物体多个种类分别画框 如果给每个像素进行分类称之为语义分割 如果把不同的物体分别分割出来称之为实例分割 (语义分割同一种物体会分为一起，实例分割将同个物体区分开来) 关键点检测： 人体的关节检测连成像火柴人 二、计算机视觉问题汇总： （1）图像分类问题： （2）不同物体画框框框出来：目标检测问题 （3）同种种类的猫和狗区分出来：语义分割问题(
常见AI模型参数量-以及算力需求评估
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不同的算法模型对计算能力的要求不同，对于视频分析场景，通过业界主流ISV在该AI推理卡的测试结果来看，在每路视频的分辨率为不低于1080P，帧率不低于25帧，同屏检测目标数不低于5个的情况下，每路视频需要5.5T(INT8)的算力进行解析。参考业界流行的视频训练算法(表一、第四章)，训练一个模型需要2560TFLOPS FP16算力（8卡/周，单卡算力为320 TFLOPS FP16），运算时间为7天左右，且通常需要训练大于8~10次才能找到一个满意的模型。总算力需求20PFLOPS FP16。
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