深度解析：大模型训练的算力需求有多大？硬件挑选与成本控制完整攻略

1、名词概念及背景

当前，大模型应用中最常采用的是NVIDIA的算力显卡。

在运用显卡的过程中，大模型会在三个场景下消耗算力，分别是：通过预训练（Pre-training）构建基座模型以获得通用能力、借助微调（Fine-Tuning）在基座模型基础上实现专业能力、以及通过推理（Inference）推动模型应用落地。

为了针对不同量级的大模型训练或推理选择适配的算力显卡，下文将从显卡的显存与算力资源角度展开分析，并提供相关指标的量化方法及选型建议。

而在计算算力之前，需要先了解大模型的参数量、大模型中的token以及精度相关知识。

大模型参数量：

神经网络的权重或偏置项，如gpt-3.5-turbo的参数量在7B即70亿参数

token：

文本中最小的语义单元，经过tokenization（标记化）获得 1 token ≈ 0.75 英文单词 ≈ 1.x 汉字

计算精度差异：

fp32精度下，单个参数需占用32比特（即4字节）；fp16精度下，单个参数需占用16比特（即2字节）。

bp16精度同样是单个参数占用16比特（2字节），但具有更高的数值范围，其数值范围与fp32精度相同；int8精度下，单个参数仅需占用8比特（1字节）。

通常所说的显存有多少G或M，指的是其包含多少G或M个字节（byte）。由于1字节等于8比特（bit），因此在全精度（fp32）训练时，每个参数对应32比特，也就是4字节。

2、大模型显卡需求计算

选择显卡时，可依据经验公式来判断。其中，显卡的显存决定了大模型能否正常运行（避免出现OOM错误），而算力则影响模型的训练速度。通过相应公式，能够预估所需的资源量，进而确定合适的显卡类型。

显存

1. 推理

显存（推理）= 模型大小 × 1.2 = 模型参数量 × 每参数精度位数 × 1.2
显存（推理）= 模型大小 × 1.2 = （模型参数量 × 精度位数 ÷ 8）× 1.2

推理时的显存由两部分构成：模型参数和模型中间计算结果。

2. 训练

显存（训练）≈ 10 × 显存（推理）

训练时的显存由四部分构成：模型参数、模型梯度、模型中间计算结果和优化器。

3. 举例

若要计算正常推理时的显存占用，可运用上述公式。以llama 7b模型在fp16位半精度下的计算为例：
推理显存 = 1.2 × 2（fp16精度）× 6×10⁹（参数）÷ 1024³ = 15.65GB
训练显存 = 15.65 × 10 = 156.5GB

算力

1. 训练

计算量C（训练）≈ 6 × P（模型参数量）× D（数据集大小）
T = C ÷ (MFU × S)

2. 推理

计算量C（推理）≈ 2 × P（模型参数量）× D（数据集大小）

注：

• C：训练一个Transformer模型所需的算力，单位为FLOPs
• P：Transformer模型中的参数数量
• D：训练数据集的规模，即用于训练的token数量
• MFU：算力利用率，通用集群的利用率通常在0.3−0.55之间
• S：训练模型所用集群的算力，等于显卡数量乘以单张显卡的算力

3. 举例：

若要计算训练时间，可依据上述公式。例如：
Llama 2-7B模型的训练，根据官方公布，该模型使用了2万亿个token进行训练，且训练精度为FP16。

计算量C（训练）= 6 × 70亿参数 × (2×10¹²) tokens = 8.4×10⁷ PFLOPs

A100单卡的训练耗时T = 计算量C（训练）÷ 单卡算力（每秒运算次数）÷ 利用率 = 8.4×10⁷ PFLOPs ÷ 单卡算力（0.6 PFLOPS）÷ 3600秒 ÷ 24小时 ÷ 1 = 1620天（约4年多）

若使用10张A100显卡，训练耗时T = 计算量C（训练）÷ 单卡算力（0.6 PFLOPS）÷ 3600秒 ÷ 24小时 ÷ (0.55 × 10卡) = 535.5天（约1.5年）

其中A100的相关指标如图所示：

3、 需求计算的结论

1.模型能够训练或者推理不出现OOM最直接的方式可使用文中公式可以简单计算出需要的显存。

2.模型训练时间加快最直接的方式是用多机多卡缩短时间，可以根据文中公式计算出需要的时间。

3.随着使用框架的优化(deepspeed、megatron等)，可以把更多的计算优化从GPU中释放，让更多的cpu和内存参与，把对应的GPU使用率提高。

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