本文探讨了部署和推理大型AI模型时所需的GPU显存需求。随着各大厂商纷纷发布大型模型，模型排行榜频繁变化，技术爱好者们也有意在本地环境中训练这些庞大的模型。然而，有限的GPU资源成为一大挑战。文章的核心问题是如何通过模型的参数量来粗略估算所拥有GPU的显存是否足够。
一、了解大模型参数
1.1 模型参数单位
-
术语解释：
"10b"、"13b"、"70b"等表示模型参数数量，"b"代表“十亿”。
- 10b： 约100亿个参数
- 13b： 约130亿个参数
- 70b： 约700亿个参数
-
实例： Meta发布的Llama 2系列模型，参数规模从7b到70b不等，优化用于文本生成和对话场景。
1.2 模型参数精度
- 数据类型及其内存占用：
- Float32（32位）： 每个参数占用4字节，适用于高精度需求。
- Float16（16位）： 每个参数占用2字节，适用于减少内存和加速计算。
- Float64（64位）： 每个参数占用8字节，提供更高精度但占用更多内存。
- Int32/Int64： 分别占用4字节或8字节，通常用于表示离散数值。
- Int8/Int4（量化）： Int8占用1字节，Int4通过位操作存储，适用于模型压缩和加速。
- 量化技术： 通过将浮点数参数映射到较低位数的整数，减少存储和计算资源需求，但会带来一定的精度损失。
二、推理显存计算
影响显存使用的关键因素：
- 模型结构： 层数、每层神经元数量、卷积核大小等。
- 输入数据尺寸： 输入数据越大，占用的显存越多。
- 批处理大小（Batch Size）： 批次处理的样本数量越多，显存需求越高。
- 数据类型（DType）： 使用较低精度的数据类型可以减少显存需求。
- 中间计算结果： 推理过程中产生的临时数据也会占用显存。
估算步骤：
- 模型加载： 计算所有模型参数的大小。
- 输入数据尺寸： 计算输入数据及中间结果所需的显存。
- 批次大小和数据类型： 根据所需的批次大小和数据精度调整显存需求。
- 总显存需求： 将上述各部分相加，得出总的GPU显存需求。
实例分析：Llama-2-7b-hf
- Float32： 参数占用约26 GB显存。
- Float16： 参数占用约13 GB显存。
- Int8： 参数占用约6.5 GB显存。
- Int4： 参数占用约3.26 GB显存。
实用提示： 除了模型参数，推理过程中还需要额外的显存来存储中间计算结果，以避免出现内存不足（OOM）错误。
三、训练显存计算
训练阶段相比推理阶段需要更多的显存，原因包括：
- 模型权重： 同推理阶段。
- 梯度计算： 与模型参数同样大小的显存用于存储梯度。
- 优化器参数： 例如，AdamW优化器需要2倍的模型参数显存。
- 输入数据和标签： 包括训练数据和对应标签的显存需求。
- 中间计算和临时缓冲区： 反向传播过程中产生的中间数据和临时数据。
实例分析：Llama-2-7b-hf 使用Int8精度
- 模型参数： 7 GB
- 梯度： 7 GB
- 优化器参数（AdamW）： 14 GB
- 中间计算： 每个样本约990 MB
- 批次大小50： 总显存需求约77 GB
结论： 训练大型模型所需的显存通常是推理阶段的十几倍，远超普通本地机器的显存容量。因此，个人用户更适合进行模型的推理而非训练。
四、结论与建议
- 推理部署推荐： 根据模型大小和所需精度选择合适的GPU配置。利用量化、模型并行（如DeepSpeed、Megatron）和内存优化技术，可以有效管理和降低显存需求。
- 未来展望： 作者计划在后续文章中探讨分布式计算框架和高级内存优化技术，如量化、模型切分、混合精度计算和内存卸载（Memory Offload）。
附加信息
- 显存监控工具： 使用命令
watch -n -1 -d nvidia-smi实时监控GPU显存使用情况。 - 参考资料： 文章引用了Hugging Face论坛的讨论，并提供了相关仓库和个人网站的链接。
模型参数、量化方式与显存需求对照表（以十亿 b 为单位）
以下表格列出了常见开源AI模型的参数规模（以十亿 b 为单位）及其在不同量化方式下的估算显存需求。**显存需求仅包括模型参数的存储，实际部署时还需预留额外显存用于中间计算和框架开销。**量化方式包括：
- Float32（FP32）：每个参数占用4字节
- Float16（FP16）：每个参数占用2字节
- Int8（INT8）：每个参数占用1字节
- Int4（INT4）：每个参数占用0.5字节（通过位操作存储）
显存需求计算公式
显存需求（GB） ≈ 参数规模（b） × 每个参数的字节数 ÷ 1.073
- FP32：4 字节 → ≈ 3.73 × 参数规模（b） GB
- FP16：2 字节 → ≈ 1.86 × 参数规模（b） GB
- INT8：1 字节 → ≈ 0.93 × 参数规模（b） GB
- INT4：0.5 字节 → ≈ 0.47 × 参数规模（b） GB
表1：常用开源模型的参数量与显存需求
| 模型名称 | 参数规模 (b) | FP32显存需求 (GB) | FP16显存需求 (GB) | INT8显存需求 (GB) | INT4显存需求 (GB) | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BERT系列 | ||||||
| - BERT-base | 0.11 | ~0.41 | ~0.21 | ~0.10 | ~0.05 | 适用于文本分类、问答系统等任务 |
| - BERT-large | 0.34 | ~1.27 | ~0.63 | ~0.31 | ~0.16 | 适用于更复杂的自然语言处理任务 |
| GPT-2系列 | ||||||
| - GPT-2 小型 | 0.124 | ~0.47 | ~0.23 | ~0.12 | ~0.06 | 适合生成简单文本 |
| - GPT-2 中型 | 0.354 | ~1.32 | ~0.66 | ~0.33 | ~0.16 | 更加复杂的文本生成 |
| - GPT-2 大型 | 0.774 | ~2.88 | ~1.44 | ~0.72 | ~0.36 | 高质量文本生成 |
| - GPT-2 1.5B | 1.5 | ~5.60 | ~2.80 | ~1.40 | ~0.70 | 适合高质量生成和复杂任务 |
| LLaMA系列 | ||||||
| - LLaMA-7B | 7 | ~26.1 | ~13.0 | ~6.5 | ~3.25 | 适用于对话生成、文本理解等任务 |
| - LLaMA-13B | 13 | ~48.5 | ~24.3 | ~12.1 | ~6.05 | 更强的语言理解和生成能力 |
| - LLaMA-30B | 30 | ~111.9 | ~55.9 | ~27.95 | ~13.98 | 高性能需求任务，如复杂对话系统 |
| - LLaMA-65B | 65 | ~242.3 | ~121.1 | ~60.5 | ~30.25 | 超大规模模型，适合研究和高级应用 |
| Bloom系列 | ||||||
| - Bloom-560M | 0.56 | ~2.08 | ~1.04 | ~0.52 | ~0.26 | 多语言生成和翻译任务 |
| - Bloom-1.7B | 1.7 | ~6.35 | ~3.18 | ~1.59 | ~0.79 | 更复杂的多语言任务 |
| - Bloom-3B | 3 | ~11.2 | ~5.6 | ~2.8 | ~1.4 | 高质量多语言生成 |
| - Bloom-7.1B | 7.1 | ~25.1 | ~12.55 | ~6.3 | ~3.15 | 适用于高复杂度的多语言生成任务 |
| - Bloom-176B | 176 | ~780 | ~390 | ~195 | ~97.5 | 超大规模多语言模型，适合高级研究和应用 |
| Falcon系列 | ||||||
| - Falcon-7B | 7 | ~26.1 | ~13.0 | ~6.5 | ~3.25 | 高效对话系统和文本生成 |
| - Falcon-40B | 40 | ~149.2 | ~74.6 | ~37.3 | ~18.65 | 超大规模任务，如高级文本生成和复杂对话系统 |
| T5系列 | ||||||
| - T5-small | 0.06 | ~0.22 | ~0.11 | ~0.06 | ~0.03 | 适合简单的文本转换任务 |
| - T5-base | 0.22 | ~0.82 | ~0.41 | ~0.21 | ~0.10 | 常用于文本生成和理解 |
| - T5-large | 0.77 | ~2.88 | ~1.44 | ~0.72 | ~0.36 | 更复杂的文本生成和理解任务 |
| - T5-3B | 3 | ~11.2 | ~5.6 | ~2.8 | ~1.4 | 高性能文本生成任务 |
| - T5-11B | 11 | ~41.1 | ~20.6 | ~10.3 | ~5.15 | 超大规模文本生成和理解任务 |
| Vicuna系列 | ||||||
| - Vicuna-7B | 7 | ~26.1 | ~13.0 | ~6.5 | ~3.25 | 基于LLaMA，优化对话生成 |
| - Vicuna-13B | 13 | ~48.5 | ~24.3 | ~12.1 | ~6.05 | 更强的对话生成和理解能力 |
说明与注意事项
- 量化技术：
- INT8量化：将每个模型参数从4字节（FP32）压缩到1字节，显存需求减少至约93%。适用于大多数推理任务，同时保持较好的模型性能。
- INT4量化：进一步将每个参数压缩到0.5字节，显存需求减少至约47%。适用于对显存要求极高但对精度要求不高的场景。
- 实际显存需求：
- 参数显存：仅包括模型参数的存储。
- 额外显存：实际部署时，还需预留显存用于输入数据、激活值、中间计算结果以及框架开销。建议预留**20-50%**的额外显存以避免内存不足（OOM）错误。
- 批处理大小（Batch Size）：
- 批处理大小越大，所需显存越多。上述估算基于批处理大小为1的情况。实际应用中需要根据具体需求调整。
- 框架开销：
- 不同深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）在运行时会有不同的显存开销，实际所需显存可能略有不同。
- 优化策略：
- 模型并行：通过将模型分布到多个GPU上，可以有效降低单个GPU的显存压力。
- 内存优化工具：使用如DeepSpeed、Megatron等分布式计算框架，结合混合精度计算和内存卸载技术，进一步优化显存使用。
- 中间计算优化：通过减少中间变量的存储或使用更高效的计算策略，节省额外的显存。
- 显存监控：
- 使用命令
watch -n 1 -d nvidia-smi实时监控GPU显存使用情况，确保模型部署过程中显存充足。
- 使用命令
推荐显卡配置
| 模型规模 | 推荐显卡 | 显存容量 |
|---|---|---|
| 轻量级模型 | NVIDIA GTX 1660，RTX 2060 | 6 GB - 8 GB |
| 中等规模模型 | NVIDIA RTX 3060 Ti，RTX 3080 | 8 GB - 10 GB |
| 大型模型 | NVIDIA RTX 3090，A100 40 GB | 24 GB - 40 GB |
| 超大规模模型 | NVIDIA A100 80 GB，NVIDIA H100 | >32 GB |
结论
根据不同开源模型的参数规模和量化方式，所需的最少显存各不相同。通过采用量化技术（如INT8、INT4），可以显著减少显存需求，使得在显存有限的GPU上也能运行大型模型。然而，实际部署时需要综合考虑模型的具体任务需求、批处理大小以及中间计算等因素，确保显存充足以实现高效稳定的推理。
如果您计划在本地部署这些模型，建议根据具体需求选择合适的GPU，并结合优化策略以充分利用显存资源。如有更多疑问或需要进一步的指导，欢迎随时提问！