大語言模型VRAM估算指南和工具介紹
為了有效地執行大型語言模型(LLM)推理，了解GPU VRAM需求至關重要。VRAM對于存儲模型參數、激活、處理批量大小和精度設置至關重要。估算VRAM使用情況的基本公式是:參數數×(精度/ 8)× 1.2。現代優化技術和框架可以進一步減少VRAM的需求。像VRAM Estimator, Hugging Face Accelerate Model Memory Calculator和LLM.deploy()這樣的工具可以幫助估計推理和訓練的VRAM需求。這些工具提供了內存使用的詳細細分，使其更容易為LLM任務優化GPU性能。
在本文中，我們將深入研究如何計算執行LLM推理所需的VRAM數量。確定在LLM上運行或執行推理所需的GPU VRAM通常是一個挑戰。例如，如果我們考慮LLaMA3.1 8B模型，VRAM需求是什么?是否單個GPU即可滿足要求？需要多少VRAM來進行有效的推理?下面的內容將帶你完成一個基本的計算，并介紹各種工具，這些工具可以幫助估計推理和在某些情況下訓練所需的VRAM。
什么是VRAM?
首先，有必要了解llm如何利用VRAM(視頻隨機存取存儲器)。基本上，VRAM是gpu中使用的一種特殊類型的內存。VRAM發明于20世紀90年代末，最初設計用于圖像和圖形渲染，促進加速計算任務所需的高計算。與標準系統RAM相比，VRAM提供高帶寬，使GPU和內存之間的數據傳輸速度更快。這種能力不僅局限于圖像;它擴展到處理各種格式的大量數據，使其對于現代計算任務(包括LLM推理)非常寶貴。
為什么VRAM對llm很重要
在llm的背景下，VRAM在存儲模型參數、激活、管理批量大小和處理不同精度設置方面起著關鍵作用。有效利用VRAM對于優化llm在推理過程中的性能至關重要，確保模型能夠快速準確地處理數據。通過了解如何利用VRAM并使用正確的工具，可以有效地估計和優化LLM任務的VRAM需求。
llm依賴于VRAM實現幾個關鍵功能：
- 模型參數：在推理過程中，數百萬，數十億甚至數萬億的參數存儲在VRAM中。這些參數是模型生成連貫和上下文相關輸出的能力的支柱。
- 激活：LLM的每一層都會生成大量的激活數據，這些數據臨時存儲在VRAM中。這些激活是模型用來產生最終輸出的中間計算。
- 批處理大小：更大的批處理大小需要更多的VRAM，因為模型必須同時處理更多的輸入。批大小直接影響需要并行處理的數據量。
- 精度：這是指使用的浮點精度，如FP16、FP32、INT8、INT4等。精度的選擇既影響模型的內存占用，也影響模型的計算效率。
手動估計VRAM使用情況
要估計LLM的VRAM使用情況，可以使用以下公式:
這里的1.2占是一個經驗因子，用于激活所需的額外20%的VRAM和推理過程中使用的其他內存。
比如我們考慮使用FP16精度的LLaMA3.1 8B等8B參數模型。那么我們需要的VRAM如下：
8*16/8*1.2=19G或者我們可以簡單的計算為 fp16的8B模型需要 8*2=16G 的顯存，而 int8的模型需要8*1=8G顯存，int4的的模型需要8/2=4G顯存，這樣記憶會方便很多，也可以讓我們有一個直觀的初步印象。
高級計算工具
下面我們介紹一些高級計算的工具
VRAM Estimator：
鏈接：https://vram.asmirnov.xyz/
這個工具可以估計基于transformer的模型用于推理和訓練的GPU VRAM使用情況。它可以允許輸入各種參數，如模型名稱，精度，最大序列長度，批量大小，gpu數量。提供參數、激活、輸出和CUDA內核的VRAM使用情況的詳細細分。
Hugging Face Accelerate Model Memory Calculator：
鏈接：https://huggingface.co/spaces/hf-accelerate/model-memory-usage
這個工具可以計算用于推理和訓練的模型的內存使用量。因為是Hugging Face的鏈接，所以可以輸入模型名稱或URL，該工具將提供內存使用情況的全面細分，包括數據類型、最大層、總大小和使用不同優化器的訓練內存使用情況。
LLM.deploy ()：
鏈接:https://huggingface.co/spaces/Vokturz/can-it-run-llm
這是一個基于Transformer的更全面的工具，允許輸入各種參數，并提供內存使用的詳細細分。提供關于在推理和訓練期間如何分配和利用內存的深入分析。
總結
VRAM對于llm、存儲參數、激活、管理批量大小和處理精度設置至關重要。除了手動計算以外，我們介紹的這些工具可以極大地幫助你估計LLM推理和訓練所需的VRAM。通過利用這些資源，可以對硬件需求做出明智的決策，并優化模型的性能。如果你知道任何其他有用的工具，請留言分享。
