模型参数量与显存需求的关系

模型参数量决定了模型的复杂度和存储需求。参数越多，模型需要的存储空间就越大。我们可以用一个简单的公式来估算显存需求：

显存需求（GB）≈ 参数量（B）× 精度（字节） / 1024³

精度对显存需求的影响

精度是指模型参数的存储方式，常见的有以下几种：

• float32：每个参数占4字节，精度高，但显存需求大。
• float16：每个参数占2字节，精度适中，显存需求减半。
• bf16：类似float16，但更适合某些硬件，显存需求同样减半。
• int8：每个参数占1字节，精度最低，显存需求最小。

举个例子，假设一个模型有80亿（8B）参数：

• float32：8B × 4字节 = 32GB显存
• float16：8B × 2字节 = 16GB显存
• int8：8B × 1字节 = 8GB显存

推理和训练的显存需求差异

• 推理：只需要存储模型权重，显存需求相对较低。
• 训练：需要存储权重、梯度和优化器状态，显存需求是推理的3-4倍。

对于8B参数的模型，训练时显存需求大约是96GB到128GB。

推荐显卡

根据显存需求和使用场景，推荐以下显卡：

• 推理：

  • 16GB显存：NVIDIA RTX 3060 Ti、RTX 3070
  • 24GB显存：NVIDIA RTX 3080、RTX 3090

• 训练：

  • 40GB显存：NVIDIA A100 40GB
  • 80GB显存：NVIDIA A100 80GB、NVIDIA H100

显卡性能指标

除了显存容量，显卡的其他性能指标也很重要：

• CUDA核心数：核心数越多，计算能力越强。
• Tensor核心数：加速深度学习计算，提高训练和推理速度。
• 显存带宽：影响数据传输速度，带宽越高，性能越好。