LLMs 推理过程中的内存占用估算

高效的内存管理对于大型语言模型（LLMs）的优化部署至关重要，尤其是在资源有限的本地硬件上运行模型时。了解 LLMs 如何消耗内存，可以确保更流畅的性能和更好的资源利用率。

本文展示了如何在不同条件下估算 LLMs 的内存消耗，包括不同批处理大小和序列长度。我还将解释 GQA、FlashAttention 和 KV 缓存等优化技术如何节省内存。为了说明这一点，我将以 Llama 3.3 70B 为例，估算其在推理过程中的内存占用。此外，我还将介绍一个专门设计用于自动化此估算过程的代码。

本方法虽然是近似估算，但更为贴近实际。需注意精确内存用量会受以下因素的影响：

• 推理框架：Hugging Face Transformers 与 vLLM 等框架的内存管理差异

• PyTorch 版本：更新常伴随性能和内存占用的变化

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