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本文将分析大语言模型训练的GPU内存需求，主要包括三个方面： 训练数十亿参数基于Transformer的LLM时，每个GPU设备需要多少GPU内存； 估算内存需求的公式是什么； 如果模型无法匹配内存，在实践中应采取哪些措施来减少内存需求。 （本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://medium.com/@maxshapp/understanding-and-estimating-gpu-memory-demands-for-training-llms-in-practise-c5ef20a4baff） 作者 | Max Shap 翻译｜ 张雪聃、林心宇 OneFlow编译 题图由 SiliconCloud 平台生成 1 是什么占用了GPU 内存 ？ 这是当我在首次训练一个数十亿参数的LLM时，一看到错误就立刻问自己的第一个问题： RuntimeError: CUDA out of memory（运行时错误：CUDA内存不足） 我敢打赌，每个机器学习工程师都见过这个报错成千上万次。在深度学习模型的早期时代（例如VGG或ResNet），常见解决方案是减少batch_size
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