在幾乎所有的 LLM 訪談中，都有一個問題不斷出現(xiàn)：“為大型語言模型提供服務需要多少 GPU 內存（LLM）？

這不僅僅是一個隨機的問題，它是一個關鍵指標，表明您對這些強大模型在生產中的部署和可擴展性的理解程度。

在使用 GPT、LLaMA 或任何其他 LLMs，了解如何估算所需的 GPU 內存至關重要。無論您是處理 7B 參數(shù)模型還是更大的模型，正確調整硬件大小以服務于這些模型都至關重要。讓我們深入研究數(shù)學運算，這將幫助您估算有效部署這些模型所需的 GPU 內存。

估算 GPU 內存的公式 要估計為大型語言模型提供服務所需的 GPU 內存，您可以使用以下公式：

估算 GPU 內存的公式

分解公式

參數(shù)數(shù)量 （P）：

• 這表示模型的大小。例如，如果您正在使用具有 700 億個參數(shù) （70B） 的 LLaMA 模型，則此值將為 700 億。

每個參數(shù)的字節(jié)數(shù) （4B）：

• 每個參數(shù)通常需要 4 字節(jié)的內存。這是因為浮點精度通常占用 4 個字節(jié)（32 位）。但是，如果您使用的是半精度 （16 位），則計算將相應地調整。

每個參數(shù)的位數(shù) （Q）：

• 根據(jù)您是以 16 位還是 32 位精度加載模型，此值將發(fā)生變化。16 位精度在許多 LLM，因為它在保持足夠精度的同時減少了內存使用量。

開銷 （1.2）：

• 1.2 乘數(shù)增加了 20% 的開銷，以考慮推理期間使用的額外內存。這不僅僅是一個安全緩沖;這對于在模型執(zhí)行期間覆蓋激活和其他中間結果所需的內存至關重要。

如何優(yōu)化 LLM？

示例計算

假設您要估計為具有 700 億個參數(shù)（以 16 位精度加載）的 LLaMA 模型提供服務所需的內存：

這簡化了為：

此計算告訴您，您需要大約168 GB 的 GPU 內存才能為 16 位模式下具有 700 億個參數(shù)的 LLaMA 模型提供服務。

實際意義

理解和應用這個公式不僅僅是理論上的;它具有現(xiàn)實世界的含義。例如，具有 80 GB 內存的單個 NVIDIA A100 GPU 不足以為該模型提供服務。您至少需要兩個 A100 GPU，每個 GPU 為 80 GB，才能有效地處理內存負載。

您需要多少個 GPU 來為 LLaMA 模型服務器

通過掌握此計算，您將有能力在面試中回答這個基本問題，更重要的是，避免部署中代價高昂的硬件瓶頸。下次評估部署時，您將確切地知道如何估計有效為 LLMs。

本文轉載自 ??AI大模型世界??，作者： rocLv