运行大型语言模型，需要多少GPU内存？

在几乎所有的LLM面试中，都会有一个问题：“为大型语言模型（LLM）提供服务需要多少GPU内存？”

这个问题不仅仅是随意提出的——它是一个关键指标，反映了你对这些强大模型在生产环境中的部署和可扩展性的理解。

在使用GPT、LLaMA或任何其他LLM时，了解如何估计所需的GPU内存是至关重要的。无论你是在处理70亿参数的模型还是更大的模型，合理配置硬件以支持这些模型都是关键。接下来，我们将深入探讨数学原理，帮助你估算有效部署这些模型所需的GPU内存。如果你想了解更多关于LLM的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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GPU内存估算公式

要估算为大型语言模型提供服务所需的GPU内存，你可以使用以下公式：

GPU内存估算公式

• M为GPU内存，单位为gb
• P是模型中参数的个数
• 4B表示每个参数使用的4个字节
• Q是用于加载模型的位数（例如，16位或32位）
• 1.2 是额外的20%内存开销

打破公式

• 参数数量 (P)：表示模型的大小。例如，如果你使用的是具有70亿个参数（70B）的LLaMA模型，则该值为700亿。
• 每个参数的字节数 (4B)：每个参数通常需要4字节的内存，因为浮点数精度通常占用4字节（32位）。如果你使用的是半精度（16位），则计算会相应调整。
• 每参数的位数 (Q)：根据你以16位还是32位精度加载模型，该值会有所不同。16位精度在许多LLM部署中较为常见，因为它在保持足够精度的同时减少了内存占用。
• 内存开销 (1.2)：1.2倍的内存增量用于增加20%的开销，以解释推理过程中使用的额外内存。这不仅是一个安全缓冲；还对在模型执行期间覆盖激活和其他中间结果所需的内存至关重要。

计算示例

让我们考虑一下，你想要估算服务于具有70亿个参数的LLaMA模型所需的内存，以16位精度加载：

这个计算简化为：

该计算表明，在16位模式下，你将需要大约168 GB的GPU内存来支持具有70亿个参数的LLaMA模型。

实际意义

理解和应用这个公式不仅是理论上的；它在实践中同样重要。例如，一个具有80GB内存的NVIDIA A100 GPU不足以满足此模型的需求。你至少需要两个80GB的A100 GPU才能有效处理内存负载。

通过掌握这种计算方法，你将能够在面试中回答这个基本问题，更重要的是，能够在实际部署中避免代价高昂的硬件瓶颈。下次在评估部署时，你将准确知道如何估算有效为LLM提供服务所需的GPU内存。

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原文作者：Mastering LLM (Large Language Model)
翻译作者：过儿
美工编辑：过儿
校对审稿：Jason
原文链接：https://medium.com/@masteringllm/how-much-gpu-memory-is-needed-to-serve-a-large-languagemodel-llm-b1899bb2ab5d