15.2 DeepSpeed显存优化实战：7B大模型训练资源从84GB压缩到10GB！

DeepSpeed显存优化实战：7B大模型训练资源从84GB压缩到10GB！

预训练模型显存计算方法

在大模型训练过程中，显存占用是开发者面临的核心挑战之一。本章将深入解析预训练模型的显存计算方法，帮助开发者精准预测资源需求，并为分布式训练策略提供理论依据。

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一、显存占用核心组成

大模型训练时显存消耗主要由以下四部分构成：

1. 模型参数（Parameters）：模型本身的权重矩阵
2. 梯度（Gradients）：反向传播计算的参数梯度
3. 优化器状态（Optimizer States）：优化器（如Adam）维护的动量、方差等中间变量
4. 激活值（Activations）：前向传播过程中产生的中间结果

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二、显存计算理论公式

1. 模型参数计算

假设模型参数量为 ( \text{Params} )，在不同精度下占用的显存为：

• FP32精度：( \text{Params} \times 4 ) bytes
• FP16/混合精度：( \text{Params} \times 2 ) bytes</