LLM运维：计算大规模语言模型在GPU上的显存需求，以实现高效部署

随着大型语言模型（LLMs）变得越来越复杂，理解运行这些模型所需的 GPU 内存变得至关重要。不论是 LLaMA 还是 GPT，所需的 VRAM（视频内存）量将显著影响您的硬件选择。在本文中，我们将分解计算所需 GPU 内存的关键公式，以支持 LLM 的运行，并通过一些实际示例进行说明。

要确定特定模型所需的GPU内存，可以使用以下公式，

公式：

• M 表示所需的 GPU 内存，单位为千兆字节（GB）。
• P 表示模型中的参数数量。例如，一个 7B 模型有 70 亿个参数（即70亿）。
• 4B 表示每个参数通常占4字节。
• 32 表示4字节中的位数（即32位）。
• Q 表示加载模型所用的位数（例如，如16位、8位或4位）。
• 1.2 用于超出参数本身的额外20%内存开销。

我们来看看一个具有70亿参数（70B）的LLaMA模型的实例。

第一步：计算16位精度的数值

假设我们以半精度（FP16）加载模型时，这在许多应用程序中很常见。

对于这种情况，模型需要168 GB的VRAM（显存）。这意味着一个80GB的A100 GPU（图形处理器）不太够用，但两个这样的GPU就能胜任了。

量化将精度从32位或16位浮点数减少到较低位的整数，如8位或甚至低至4位。这种精度的降低减少了所需的VRAM和计算能力的消耗，使得在资源更有限的设备上部署大型模型成为可能。

虽然8位量化通常已经足够应对大多数任务，4位量化则能进一步降低内存使用量，不过，它可能会对模型性能带来明显的影响，这要视具体应用场景而定。

（我这种情况该选哪张巫师卡比较好？）

结论。

在为大型语言模型服务时，计算所需的GPU内存对于优化性能和资源分配至关重要。通过理解并应用内存计算公式，并利用如量化等技术，您可以确保您的硬件配置既高效又能应对最苛刻的大型语言模型。

不论你是在部署单个大型模型还是管理多个大型语言模型，了解如何计算 GPU 内存需求将帮助你做出明智的决策，并从而最大限度地利用你的硬件资源。