4GB GPU也能玩转70B大模型——AirLLM来了！

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点击上方 蓝色 “ 顶层架构领域 ”，关注精彩与你分享 AirLLM是一个开源项目，旨在优化大型语言模型（LLM）的推理内存使用，使得70B参数的大型语言模型能够在单个4GB GPU上运行推理，这一技术突破为普通用户提供了接触尖端AI技术的可能。 一、核心技术优势 分层推理（Layer-wise Inference） ： AirLLM将模型分解为多个层，每层完成计算后，其内存就会被释放，只保留输出结果。这种方法大大减少了同时需要的GPU内存。例如，70B模型的每个Transformer层的参数大小约为1.6GB，通过分层推理，每层所需的GPU内存仅为一个Transformer层的参数大小，即整个模型的1/80。 Flash Attention ： Flash Attention是一种优化的注意力机制算法，提高了内存访问效率和计算速度。它受论文《Self-attention Does Not Need O(n²) Memory》启发，通过按顺序计算中间结果并丢弃其他结果，将内存复杂 ………………………………