|
|
Публикувано на 2025-3-10 14:46:38
|
|
|
|
Изисквания: При внедряване на голям езиков модел (DeepSeek, qwen2.5), VRAM паметта на необходимия GPU варира в зависимост от броя на параметрите, активацията, размера на пакетната обработка и коефициентите на точност на модела.
Въведение във VRAM
VRAM (на български: Video RAM, т.е. Video Random Access Memory) е вид компютърна памет, посветена на съхранение на графични данни като пиксели. DRAM (памет), използвана като графична карта и карта, е двупортова памет с произволен достъп, която позволява достъпът до RAMDAC едновременно с обработката на изображения. Обикновено може да включва две части, първата е цифровата електронна част, която се използва за приемане на командата на микропроцесора и форматиране на получените данни. Другият е частта с генератора на изображения, която се използва за допълнително формиране на горните данни във видео сигнал.
Ръчно изчисление
Формулата за оценка на използването на VRAM е следната:
Референтен адрес:Входът към хиперлинк е видим.
VRAM оценител
Този инструмент може да оцени използването на GPU VRAM на модели, базирани на трансформатори, за изводи и обучение. Той позволява въвеждане на различни параметри като име на модела, прецизност, максимална дължина на последователността, размер на партидата, брой GPU-та. Предоставя подробна разбивка на параметрите, активиранията, изходите и използването на VRAM за CUDA ядра.
Адрес:Входът към хиперлинк е видим., както е показано на фигурата по-долу:
Калкулатор за памет на модела с ускоряване на лицето
Този инструмент изчислява използването на паметта на модела, използван за изводи и обучение. Тъй като е линк към Hugging Face, можете да въведете името на модела или URL адреса и инструментът ще предостави цялостно разбиване на използването на паметта, включително тип данни, най-голям клас, общ размер и използване на тренировъчната памет с различни оптимизатори.
Адрес:Входът към хиперлинк е видим.
Мога ли да управлявам този LLM
Това е по-цялостен инструмент, базиран на Transformer, който позволява въвеждане на различни параметри и предоставя подробен анализ на използването на паметта. Дава представа за това как паметта се разпределя и използва по време на изводи и обучение.
Адрес:Входът към хиперлинк е видим., както е показано на фигурата по-долу:
|
Предишен:Двойна прецизност (FP64), Единична прецизност (P32, TF32), Половин прецизност (FP16, BF16)Следващ:Node.js Прочетете всички файлове под папката (включително подпапките)
|
