|
|
Opslået den 2025-3-10 14:46:38
|
|
|
|
Krav: Ved implementering af en stor sprogmodel (DeepSeek, qwen2.5) varierer VRAM-hukommelsen for den krævede GPU afhængigt af antallet af parametre, aktivering, batchstørrelse og nøjagtighedsfaktorer for modellen.
VRAM Introduktion
VRAM (dansk: Video RAM, dvs. Video Random Access Memory) er en type computerhukommelse dedikeret til at lagre grafikdata såsom pixels. DRAM (hukommelse), der bruges som grafikkort og grafikkort, er en dobbeltportet tilfældig adgangshukommelse, der gør det muligt at tilgå RAMDAC samtidig med billedbehandling. Den kan generelt bestå af to dele, hvoraf den første er den digitale elektroniske del, som bruges til at modtage mikroprocessorens kommando og formatere de modtagne data. den anden er billedgeneratordelen, som bruges til yderligere at forme ovenstående data til et videosignal.
Manuel beregning
VRAM-forbrugsestimeringsformlen er som følger:
Referenceadresse:Hyperlink-login er synlig.
VRAM-estimator
Dette værktøj kan estimere GPU VRAM-forbruget af transformer-baserede modeller til slutning og træning. Den kan tillade indtastning af forskellige parametre såsom modelnavn, præcision, maksimal sekvenslængde, batchstørrelse og antal GPU'er. Giver en detaljeret gennemgang af parametre, aktiveringer, output og VRAM-brug for CUDA-kerner.
Adresse:Hyperlink-login er synlig., som vist i figuren nedenfor:
Hugging Face Acceleration Model Memory Calculator
Dette værktøj beregner hukommelsesforbruget for modellen, der bruges til inferens- og træningsprogrammer. Da det er et link til Hugging Face, kan du indtaste modelnavnet eller URL'en, og værktøjet vil give en omfattende oversigt over hukommelsesforbruget, inklusive datatype, største lag, total størrelse og træning af hukommelsesforbrug med forskellige optimeringsværktøjer.
Adresse:Hyperlink-login er synlig.
Kan jeg køre denne LLM
Dette er et mere omfattende Transformer-baseret værktøj, der tillader indtastning af forskellige parametre og giver en detaljeret opdeling af hukommelsesforbruget. Giver indsigt i, hvordan hukommelse tildeles og bruges under inferensen og træningen.
Adresse:Hyperlink-login er synlig., som vist i figuren nedenfor:
|
Tidligere:Dobbelt præcision (FP64), enkelt præcision (P32, TF32), halv præcision (FP16, BF16)Næste:Node.js Læs alle filer under mappen (inklusive undermapper)
|
