大模型显存计算终极指南：从推理到训练，再到 24G 显存跑 7B 的秘密-优快云博客

在大模型落地实践中，“爆显存”，这是工程师最为经常遇到的“拦路虎”。

明明很明显卡参数达标，却因为显存估算出现失误，从而导致训练中断；推理服务刚刚上线，就由于显存占用突然增加，进而触发了告警——这些问题的关键之处，在于对显存计算逻辑的理解不够充分。

本文将拆解显存构成的底层逻辑，结合Qwen2.5-7B等典型案例测算不同场景的显存需求，最后解读前沿优化技术的演进方向。

更实用的是，我们附上了一款显存估算工具，帮你快速搞定推理场景的显存测算。

先搞懂：显存占用的4大核心构成

无论推理还是训练，大模型的显存消耗都可拆解为四个基础模块，搞清楚它们的计算逻辑，就掌握了显存估算的钥匙。

模型参数（ModelParameters）：模型的权重以及偏置，这是显存占用的“固定成本”。其计算方式简单且直接：参数量乘以单个参数占用的字节数。在常见精度下，FP32（单精度时每参数占4字节；BF16FP16（半精度时占2字节；INT8（量化时仅占1字节。
激活值Activations）：前向传播中产生的中间结果，是显存的“动态成本”。与输入序列长度、批次大小（BatchSize）直接相关，反向传播时需完整保留，因此训练场景的激活值占用远高于推理。
梯度Gradients）：反向传播计算的参数更新依据，仅存在于训练场景。其显存占用通常与模型参数一致，因需匹配参数精度进行计算。
优化器状态（OptimizerStates）：优化器维护的更新状态，是训练场景的“隐形大户”。以常用的AdamW为例，需存储一阶矩（m和二阶矩（v两个状态，且多采用FP32精度，因此占用显存为参数量×4字节2。

场景化测算：从推理到微调的显存差异

不同场景下，显存构成的组合完全不同。我们以Qwen2.57BInstruct模型（70亿参数量，BF16精度）为例逐一拆解实际显存需求。

场景1：推理Inference）——最基础的显存需求

推理仅需前向传播，显存的构成被简化为“模型参数，+激活值，+KVCache”。

模型参数：7B2字节14GB（固定成本）；

激活值：按公式BatchSize×序列长度×隐藏层维度×层数2估算以BatchSize=1、序列长度=2048、隐藏层4096、32层计算，约0.5GB；

KVCache：存储历史token的Key-Value对，同序列长度下约增加1-2GB。

总显存需求≈14+0.5+1.5=16GB，此乃RTX3090（24GB）能够流畅运行7B模型推理的缘由。倘若开启量化（例如INT8），模型参数便能压缩至7GB，总需求便可降至10GB以内。

实用工具：为了让大家快速估算推理场景的显存需求，杨同学开发了一款「大模型显存估算小程序」，目前已支持输入模型参数量、数据精度（FP32，FP16，BF16，INT8， INT4），一键计算显存需求。

场景2：LoRA微调——消费级GPU的“性价比之选”

LoRA通过冻结主模型，与此同时训练低秩矩阵，从而实现参数高效微调，这样一来，显存占用便大幅降低了。

冻结模型参数：14GB（需加载但无需计算梯度）；

LoRA参数：按原始参数的0.5%计算是35M，2字节共需要0.07GB；

梯度与优化器状态：仅针对LoRA参数，分别为0.07GB和0.28GB（35Mx4x2）；

激活值：约0.51GB（因部分层无需保留中间结果）。

总显存需求≈140+0.07+0.07+0.28+0.7=15.12GB，一张RTX3090即可轻松承载，这也是LoRA成为中小团队微调首选的核心原因。

场景3：全量微调——“吞显存”的硬核场景

全量微调，需更新所有参数，四大显存模块，全部拉满。

模型参数：14GB，

激活值：BatchSize稍稍增加一下，就会大幅地上升，较为保守地估算为10GB，（实际上或许能够达到30GB乃至更多）；

梯度：与模型参数一致，14GB，

优化器状态：AdamW下7B×4x2=56GB。

总显存需求≈14+10+14+56=94GB，与单张A100（80GB）的容量相比，差距极为明显，所以必须借助分布式训练或者进行深度优化技术。

前沿突破：让24G显存跑7B训练的技术演进

全量微调的高显存门槛，正逐渐被新一代技术所打破。田渊栋团队所提出的GaLore技术，达成了“24GB显存预训练7B模型”这一重大突破，其核心逻辑着实值得深入地去解读一番。

核心优化思路：抓住“梯度低秩”的本质

GaLore并未采用类似LoRA对权重结构进行约束的方式，而是证实了模型权重的梯度天然具有低秩特性，可通过投影矩阵将其压缩至低维空间。这一创新显著降低了梯度与优化器状态所占用的显存。

优化器状态内存减少65.5%，8bit版本更可减少82.5%；

结合8bit优化器，以及逐层更新之后，7B模型的预训练仅仅需要22GB的显存。

主流优化技术对比

除了GaLore，当前显存优化技术已形成多维度体系：

精度优化：采用BF16，这种方式替代了FP32，从而可减少一半的参数显存占用；接着通过INT4与INT8进行量化，以此进一步压缩模型体积，不过可能会有精度下降的风险。

框架优化：DeepSpeedZeRO通过分片，将参数、梯度和优化器状态进行存储，从而支持超大规模模型的单卡训练；

结构优化：LoRA，QLoRA专注于参数高效微调，而GaLore则达成了在全参数训练方面的内存效率突破。

总结：显存计算的核心方法与实践建议

核心结论

显存估算的关键，在于场景分型：推理时看“参数以及KVCache”，微调时看“可训练参数，还有优化器状态”，全量训练则需叠加激活值的动态开销；
优化器状态，乃是训练场景中的“显存黑洞”。AdamW的显存占用，可达模型参数的4倍之多。选择8bit优化器或是GaLore，便可大幅缓解这一状况；
技术演进方向，已从“被动压缩”，转向“主动适配”，利用梯度以及权重所具备的天然特性，来实现高效存储，这已然成为新的趋势。

实践建议

推理部署：优先采用INT8量化，与此同时加上KVCache动态调整。16GB显存的情况下，可以覆盖7B模型；32GB显存时，则能够支持13B模型。日常估算时，我们可以直接使用“大模型显存估算小程序”，以便快速验证配置的合理性；
中小团队微调：LoRA是性价比方面的首选，（可以这样理解），控制BatchSize小于等于4，在24GB显存的情况下能够搞定7B模型的微调；
全量训练：结合DeepSpeedZeRO+GaLore技术，无需分布式即可在4090（24GB）上开展7B模型预训练，大幅降低准入门槛。

大模型显存管理的本质，是在“性能”与“资源”之间寻找平衡。随着梯度投影、高效量化等技术的逐渐成熟，“小显存跑大模型”将从技术突破，变为一种常态，这也使得大模型训练，从数据中心真正走向消费级硬件。

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