|
|
Δημοσιεύτηκε στις 2025-3-10 14:46:38
|
|
|
|
απαιτήσεις: Κατά την ανάπτυξη ενός μεγάλου γλωσσικού μοντέλου (DeepSeek, qwen2.5), η μνήμη VRAM της απαιτούμενης GPU ποικίλλει ανάλογα με τον αριθμό των παραμέτρων, την ενεργοποίηση, το μέγεθος της παρτίδας επεξεργασίας και τους παράγοντες ακρίβειας του μοντέλου.
Εισαγωγή VRAM
Η VRAM (αγγλικά: Video RAM, δηλαδή Video Random Access Memory) είναι ένας τύπος μνήμης υπολογιστή αφιερωμένος στην αποθήκευση δεδομένων γραφικών, όπως pixel. Η DRAM (μνήμη) που χρησιμοποιείται ως κάρτα γραφικών και κάρτα γραφικών είναι μια μνήμη τυχαίας πρόσβασης διπλής θύρας που επιτρέπει την ταυτόχρονη πρόσβαση στο RAMDAC με την επεξεργασία εικόνας. Μπορεί γενικά να περιλαμβάνει δύο μέρη, το πρώτο είναι το ψηφιακό ηλεκτρονικό μέρος, το οποίο χρησιμοποιείται για την αποδοχή της εντολής του μικροεπεξεργαστή και τη μορφοποίηση των ληφθέντων δεδομένων. Το άλλο είναι το τμήμα της γεννήτριας εικόνας, το οποίο χρησιμοποιείται για την περαιτέρω διαμόρφωση των παραπάνω δεδομένων σε σήμα βίντεο.
Χειροκίνητος υπολογισμός
Ο τύπος εκτίμησης χρήσης VRAM έχει ως εξής:
Διεύθυνση αναφοράς:Η σύνδεση με υπερσύνδεσμο είναι ορατή.
Εκτιμητής VRAM
Αυτό το εργαλείο μπορεί να εκτιμήσει τη χρήση GPU VRAM μοντέλων που βασίζονται σε μετασχηματιστές για εξαγωγή συμπερασμάτων και εκπαίδευση. Μπορεί να επιτρέψει την εισαγωγή διαφόρων παραμέτρων όπως όνομα μοντέλου, ακρίβεια, μέγιστο μήκος ακολουθίας, μέγεθος παρτίδας, αριθμός GPU. Παρέχει μια λεπτομερή ανάλυση των παραμέτρων, των ενεργοποιήσεων, των εξόδων και της χρήσης VRAM για πυρήνες CUDA.
Διεύθυνση:Η σύνδεση με υπερσύνδεσμο είναι ορατή., όπως φαίνεται στο παρακάτω σχήμα:
Υπολογιστής μνήμης μοντέλου Hugging Face Accelerate
Αυτό το εργαλείο υπολογίζει τη χρήση μνήμης του μοντέλου που χρησιμοποιείται για την εξαγωγή συμπερασμάτων και την εκπαίδευση. Επειδή είναι ένας σύνδεσμος προς το Hugging Face, μπορείτε να εισαγάγετε το όνομα του μοντέλου ή τη διεύθυνση URL και το εργαλείο θα παρέχει μια ολοκληρωμένη ανάλυση της χρήσης της μνήμης, συμπεριλαμβανομένου του τύπου δεδομένων, του μεγαλύτερου επιπέδου, του συνολικού μεγέθους και της χρήσης της μνήμης εκπαίδευσης χρησιμοποιώντας διαφορετικούς βελτιστοποιητές.
Διεύθυνση:Η σύνδεση με υπερσύνδεσμο είναι ορατή.
Μπορώ να εκτελέσω αυτό το LLM
Αυτό είναι ένα πιο ολοκληρωμένο εργαλείο που βασίζεται σε μετασχηματιστή που επιτρέπει την εισαγωγή διαφόρων παραμέτρων και παρέχει μια λεπτομερή ανάλυση της χρήσης της μνήμης. Παρέχει πληροφορίες για το πώς κατανέμεται και χρησιμοποιείται η μνήμη κατά τη διάρκεια της εξαγωγής συμπερασμάτων και της εκπαίδευσης.
Διεύθυνση:Η σύνδεση με υπερσύνδεσμο είναι ορατή., όπως φαίνεται στο παρακάτω σχήμα:
|
Προηγούμενος:Διπλή ακρίβεια (FP64), Μονή ακρίβεια (P32, TF32), Μισή ακρίβεια (FP16, BF16)Επόμενος:Node.js Διαβάστε όλα τα αρχεία κάτω από το φάκελο (συμπεριλαμβανομένων των υποφακέλων)
|
