大模型到底需要消耗多少GPU显存？公式和工具全都有

主要观点总结

本文介绍了如何计算大模型所需的显存，包括一个估算公式和一个评估工具的使用。文章还提到了通过量化来减少内存占用的方法，并给出了具体的实例计算。

关键观点总结

关键观点1: 文章介绍了计算大模型所需显存的方法，包括估算公式和评估工具。

估算公式基于符号描述、模型参数数量、每个参数使用的字节数、加载模型时的位数以及GPU内存中加载额外内容的开销。评估工具可以自动计算给定条件下能运行的模型最大参数量。

关键观点2: 文章通过实例解释了如何应用估算公式，包括运行16位精度的Llama 70B模型所需的GPU内存计算。

实例中提到了模型参数量的计算、显存的占用情况以及不同精度对模型性能的影响。

关键观点3: 文章提到了通过量化减少内存占用的方法。

量化通过降低模型参数的精度来减少内存和计算需求，但需要注意保持模型的性能。不同量化级别（如8位、4位量化）对模型性能的影响也有所提及。

文章预览

如何计算大模型到底需要多少显存，是常常被问起的问题，笔者在《探秘大模型应用开发》中有过详细的推算，详见： 一文探秘LLM应用开发(12)-模型部署与推理(大模型相关参数计算及性能分析) ，通过文章可以清楚知道模型大小和显存占用的关系及计算方法。 现从实用角度再介绍一个简单公式和一个工具方便大家工作中使用。 1）估算公式 （该公式来自于 Sam Stoelinga简化 [1] ） 符号 描述 M 用千兆字节 (GB) 表示的 GPU 内存 P 模型中的参数数量。例如，一个 7B 模型有 7 亿参数。 4B 4 字节，即每个参数使用的字节数 32 4 字节中有 32 位 Q 加载模型时应使用的位数，例如 16 位、8 位或 4 位。 1.2 表示在 GPU 内存中加载额外内容的 20% 开销。 注意：该公式只是为了简化计算的估计，并未包含kvcache所需显存以及context大小的影响。 下面以运行16位精度的 Llama 70B 模 ………………………………