LLM 参数，显存，Tflops? 训练篇(4）
本文探讨了在深度学习中训练大模型时如何评估所需的显卡数量。通过分析静态显存占用，指出参数以FP16或BF16存储导致的显存需求，并引入模型并行的概念，包括老概念（模型切分到多卡）和新概念（tensor parallel和pipeline parallel）。讨论了模型并行如何帮助解决单卡显存不足的问题，为训练大型语言模型提供可能。
本文探讨了在深度学习中训练大模型时如何评估所需的显卡数量。通过分析静态显存占用，指出参数以FP16或BF16存储导致的显存需求，并引入模型并行的概念，包括老概念（模型切分到多卡）和新概念（tensor parallel和pipeline parallel）。讨论了模型并行如何帮助解决单卡显存不足的问题，为训练大型语言模型提供可能。
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