|
|
Zveřejněno 10. 3. 2025 14:46:38
|
|
|
|
Požadavky: Při nasazení velkého jazykového modelu (DeepSeek, qwen2.5) se paměť VRAM požadované GPU liší v závislosti na počtu parametrů, aktivaci, velikosti dávkové zpracování a přesnosti modelu.
Úvod do VRAM
VRAM (anglicky: Video RAM, tj. Video Random Access Memory) je typ počítačové paměti určené k ukládání grafických dat, jako jsou pixely. DRAM (paměť) používaná jako grafická karta a grafická karta je dvouportová paměť s náhodným přístupem, která umožňuje přístup k RAMDACu současně s obrazovým zpracováním. Obvykle může mít dvě části, první je digitální elektronická část, která slouží k přijetí příkazu mikroprocesoru a formátování přijatých dat. Druhou částí je generátor obrazu, který se používá k dalšímu přetvoření výše uvedených dat do video signálu.
Ruční výpočet
Odhad využití VRAM je následující:
Referenční adresa:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
VRAM odhad
Tento nástroj dokáže odhadnout využití GPU VRAM u transformátorových modelů pro inferenci a trénování. Umožňuje zadávání různých parametrů, jako je název modelu, přesnost, maximální délka sekvence, velikost dávky, počet GPU. Poskytuje podrobný rozpis parametrů, aktivací, výstupů a využití VRAM pro jádra CUDA.
Adresa:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné., jak je znázorněno na obrázku níže:
Kalkulačka paměti modelu Přibližující se tvář
Tento nástroj počítá využití paměti modelu používaného pro inferenci a trénování. Protože jde o odkaz na Hugging Face, můžete zadat název modelu nebo URL a nástroj poskytne komplexní rozpis využití paměti, včetně typu dat, největší úrovně, celkové velikosti a trénovacího využití paměti pomocí různých optimalizátorů.
Adresa:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
Mohu spustit tento LLM
Jedná se o komplexnější nástroj založený na Transformeru, který umožňuje zadávání různých parametrů a poskytuje podrobný rozbor využití paměti. Poskytuje vhled do toho, jak je paměť alokována a využívána během inference a tréninku.
Adresa:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné., jak je znázorněno na obrázku níže:
|
Předchozí:Dvojitá přesnost (FP64), Jednoduchá přesnost (P32, TF32), Poloviční přesnost (FP16, BF16)Další:Node.js Přečíst všechny soubory pod složkou (včetně podsložek)
|
