在幾乎所有的 LLM 訪談中，都有一個問題不斷出現：“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

參數數量 （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 （70B） 的 LLaMA 模型，則此值將為 700 億。

每個參數的字節數 （4B）：

• 每個參數通常需要 4 字節的內存。這是因為浮點精度通常占用 4 個字節（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。

每個參數的位數 （Q）：

• 根據您是以 16 位還是 32 位精度加載模型，此值將發生變化。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。

如何優化 LLM？

示例計算

假設您要估計為具有 700 億個參數（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