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      【原】如何估算大語言模型LLM 的 GPU 內存：用于本地運行 LLM 的 GPU 內存
      
                    
                    
                    
                    
      
                         數據治理精英館
                        
                        
                        2025-05-02
                        
                             發布于浙江
                        
                    
      
                    
      
                        
                        
      
                    
      
                    
                    
      
                        
      
                            
                        
      
                        
      
                            
                                
      
                                    
                                        
      

                                        
                                        

                                        
      通俗易懂解讀什么是GPU？CPU與GPU有何區別？ - 深圳響拇指電子科技有限公司
      隨著 DeepSeek、GPT、Llama、Mistral 等大規模 LLM 的興起，AI 從業者面臨的最大挑戰之一是確定需要多少 GPU 內存才能高效地服務于這些模型。GPU 資源昂貴且稀缺，因此優化內存分配至關重要。
      本指南將引導您使用一個簡單而有效的公式來估算服務 LLM 所需的 GPU 內存。無論您是部署模型進行推理，還是針對特定任務進行微調，這些知識都將幫助您有效地規劃基礎架構。
      GPU內存估算公式
      為了計算服務 LLM 所需的 GPU 內存，我們使用以下公式：
      參數說明：
      M：所需的 GPU 內存（以千兆字節 (GB)為單位）
      P：模型中的參數數量（例如，7B 模型有 70 億個參數）
      4B：每個參數 4 個字節（假設全精度 FP32）
      32：4 個字節有 32 位
      Q：每個參數用于模型存儲的位數（例如，FP16 = 16 位、INT8 = 8 位等）
      1.2：表示激活存儲、注意鍵值緩存等額外內存需求的20% 開銷。
      此公式可幫助您確定在考慮不同量化級別和開銷的同時將模型加載到內存中需要多少 GPU 內存。
      示例
      假設您想估算FP16 精度的Llama 70B所需的 GPU 內存。
      鑒于：
      P = 70B（700億個參數）
      Q = 16（因為我們使用 FP16 精度）
      開銷系數 = 1.2
      現在，應用公式：
      轉換為GB：
      由于1 GB = 10? 字節，我們除以10?：
      因此，要在FP16中加載 Llama 70B，您需要168GB 的 GPU 內存。
      量化會發生什么？
      量化使我們能夠以較低的精度存儲模型權重，從而減少內存需求。以下是 Llama 70B 在不同位格式下所需的內存量：
      精度 (Q) GPU 內存要求
      FP32（32 位）336 GB
      FP16（16位）168 GB
      INT8（8位）84 GB
      4位量化42GB
      關鍵要點：
      精度較低的模型所需的GPU 內存明顯較少。
      4 位量化非常節省內存，大量模型可以適應 RTX 4090（24GB VRAM）等消費級 GPU。
      FP16 是平衡性能和內存使用情況的行業標準。
      優化模型部署
      如果你的 GPU 內存有限，這里有一些優化策略：
      使用量化：將模型轉換為 8 位或 4 位以減少內存占用。
      卸載到 CPU：一些權重可以卸載到 CPU，從而減少 GPU 內存使用量。
      使用模型并行性：在多個 GPU 之間分割模型權重。
      優化KV Cache：減少存儲注意鍵值對的數量。
      利用高效的服務框架：使用 vLLM 或 TensorRT-LLM 等工具進行優化推理。
      小結
      計算用于服務 LLM 的 GPU 內存對于高效擴展 AI 應用程序至關重要。使用上面的簡單公式，您可以估算不同精度級別所需的 VRAM，并相應地優化部署。
      如果您正在處理像 Llama 70B 這樣的大規模模型，量化和并行性是控制 GPU 成本的最佳方法。通過應用這些優化，您可以運行強大的 AI 模型，而無需在高端硬件上投入巨資。

      
                                          		
                                
      
                                  
                        
      
                    
      



                
      
                
      
                    
                    
                        
      
                            
                                
        
                                    		
                        
        
                            
                
        
                
        
                
                
                
        
                
        


                

                
                
                
                
                

                
        
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