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Veröffentlicht am 10.03.2025, 14:46:38
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Anforderungen: Beim Bereitstellen eines großen Sprachmodells (DeepSeek, qwen2.5) variiert der VRAM-Speicher der benötigten GPU je nach Anzahl der Parameter, Aktivierung, Verarbeitungs-Batchgröße und Genauigkeitsfaktoren des Modells.
VRAM Einführung
VRAM (Deutsch: Video RAM, also Video Random Access Memory) ist eine Art Computerspeicher, der der Speicherung von Grafikdaten wie Pixeln dient. DRAM (Speicher), der als Grafikkarte und Grafikkarte verwendet wird, ist ein doppelportiger Zugriffsspeicher, der RAMDAC gleichzeitig mit der Bildverarbeitung abruft. Sie kann in der Regel aus zwei Teilen bestehen, wobei der erste der digitale elektronische Teil ist, der verwendet wird, um die Befehle des Mikroprozessors zu übernehmen und die empfangenen Daten zu formatieren. der andere Teil ist der Bildgenerator, der verwendet wird, um die oben genannten Daten weiter zu einem Videosignal zu formen.
Manuelle Berechnung
Die Formel zur Schätzung des VRAM-Nutzungsverbrauchs ist wie folgt:
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VRAM-Schätzer
Dieses Tool kann die GPU-VRAM-Nutzung von transformatorbasierten Modellen für Inferenz und Training abschätzen. Es kann die Eingabe verschiedener Parameter wie Modellname, Genauigkeit, maximale Sequenzlänge, Chargengröße und Anzahl der GPUs ermöglichen. Bietet eine detaillierte Aufschlüsselung von Parametern, Aktivierungen, Ausgängen und VRAM-Nutzung für CUDA-Kerne.
Adresse:Der Hyperlink-Login ist sichtbar., wie in der untenstehenden Abbildung dargestellt:
Hugging Face Accelerate Model Speicherrechner
Dieses Werkzeug berechnet den Speicherverbrauch des Modells, das für Inferenz und Training verwendet wird. Da es sich um einen Link zu Hugging Face handelt, können Sie den Modellnamen oder die URL eingeben, und das Tool liefert eine umfassende Aufschlüsselung des Speicherverbrauchs, einschließlich Datentyp, größter Ebene, Gesamtgröße und Training des Speicherverbrauchs mit verschiedenen Optimierern.
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Kann ich dieses LLM leiten
Dies ist ein umfassenderes, auf Transformers basierendes Werkzeug, das die Eingabe verschiedener Parameter ermöglicht und eine detaillierte Aufschlüsselung des Speicherverbrauchs bietet. Gibt Einblicke darin, wie Erinnerungen während der Inferenz und des Trainings zugewiesen und genutzt werden.
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Vorhergehend:Doppelpräzision (FP64), Einzelpräzision (P32, TF32), Halbpräzision (FP16, BF16)Nächster:Node.js Alle Dateien unter dem Ordner lesen (einschließlich Unterordner)
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