如何测算训练模型需要的算力和时间

最新推荐文章于 2025-06-17 22:27:31 发布
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#人工智能 #gpu算力 #深度学习

博客参考了《AI大语言模型的原理、演进及算力测算专题报告》和《常见AI模型参数量 - 以及算力需求评估》两篇文章，核心围绕计算公式、参数解释及公式验证展开，主要参考第二篇文章。
firefly0721
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LLM大模型训练和预测如何计算算力需求？
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09-14 4260
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 3102
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。
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 7102
（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。
常见AI模型参数量-以及算力需求评估
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03-03 3万+
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。
2025年 | 大模型LLMs很火，作为新人小白应该怎么入门 LLMs? （附最新大模型学习路线）
m0_56255097的博客
01-03 880
大模型目前在人工智能领域可以说正处于一种“炙手可热”的状态，吸引了很多人的关注和兴趣，也有很多新人小白想要学习入门大模型，下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线，帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型！保证100%免费。
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 5802
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。
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...
《AI算力成本暴跌背后：硬件、算法与能源的深度变革！》
那谁的博客
02-19 2213
本文深入分析了AI算力成本、规模与能源影响的趋势。近年来，AI算力成本呈显著下降趋势，主要得益于芯片技术进步、算法优化、硬件架构变革以及规模经济等因素的推动。然而，算力的快速增长也带来了能耗和成本的挑战，尤其是对数据中心和电网的压力。随着算力规模的扩大，边际收益递减现象逐渐显现，未来AI的发展将更多依赖于算法创新和能效优化。文章还探讨了应对AI算力能耗挑战的多种方案，包括可再生能源供电、分布式计算、专用加速芯片研发以及算法与管理层面的优化，旨在实现AI的可持续发展。
如何科学测算AI业务场景所需算力服务器？——以Qwen3 32B模型与海光K100为例
最新发布
kcarly的专栏
06-17 3617
摘要：本文以Qwen3 32B大模型和海光K100 AI算力卡为基础，提出AI算力需求的评估方法。通过分析单token运算量（64 GFLOPs）和实际吞吐量（约1200 tokens/s/GPU），结合智能问答（80 GPU）和智能撰写（32 GPU）两种典型场景，推导出服务器配置建议（8卡/台）。文章还考虑了训练任务（增加20%缓冲）和多模态应用等特殊情况，强调科学评估对平衡业务需求和资源投入的重要性，为AI项目部署提供量化参考依据。（149字）
通往AGI之路：揭秘英伟达A100、A800、H800、V100在高性能计算与大模型训练中的霸主地位
LANHYGPU的博客
06-29 7012
一位AI从业者提到，他所在的公司曾考虑使用一家非NVIDIA的GPU厂商，对方的芯片和服务报价更低，也承诺提供更及时的支持，但他们最终判断，使用其他GPU会导致整体训练和开发成本高于使用NVIDIA，并且还需要承担结果的不确定性和花费更多的时间。因此，使用性能较低的GPU越多，计算力的损耗就越大。Transformer基于显著性的注意力机制为输入序列中的任何位置提供上下文信息，使得它具有强大的全局表征能力、高度并行性、位置关联操作不受限，通用性强，可扩展性强等优势，从而使得GPT模型具有优异的表现。
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。
模型训练时间计算
Billie使劲学的博客
07-14 2056
记录当前时间，或者用 time.perf_counter() ，精度更高记录结束时间计算时间差处理时间格式方法返回浮点数 time 的四舍五入值；
python训练模型、如何得到模型训练总时长_模型训练时间的估算
weixin_39837207的博客
12-16 6912
模型训练时间的估算昨天群里一个朋友训练一个BERT句子对模型，使用的是CPU来进行训练，由于代码是BERT官方代码，并没有显示训练需要的总时间，所以训练的时候只能等待。他截图发了基本的信息，想知道训练完整个模型需要多久。最开始跑BERT模型的时候，我也碰到这个问题，当时没有深入研究，不过后来换成keras，bert4keras等框架，可以直接输出时间，比较直观，也就忽略了这个问题。这次回过头来重新...
0代码，5分钟，搭建出企业级文档处理MCP Agent
z551646的博客
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文档质量决定了大模型理解的上限。当你正在构建知识库或者搭建文档审核相关的Agent，可以考虑将TextIn MCP Server嵌入到你的搭建工作流中，成为你的文档处理引擎。
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
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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 1323
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。
万字长文解析：大模型需要怎样的硬件算力
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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。
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深度学习模型训练计算量的估算
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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。
LSTM时间序列预测模型训练技术详解与实践
在模型训练完成后，通常需要对训练过程和结果进行可视化，以便于分析模型的学习进度和预测性能。可能使用的图表包括损失函数曲线、准确率曲线等。评估LSTM模型的指标可能包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和...
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