|
|
Julkaistu 2025-3-10 14:46:38
|
|
|
|
Vaatimukset: Kun otetaan käyttöön suuri kielimalli (DeepSeek, qwen2.5), tarvittavan GPU:n VRAM-muisti vaihtelee parametrien määrän, aktivaation, käsittelyerän koon ja tarkkuuskertoimien mukaan.
VRAM-johdanto
VRAM (englanniksi: Video RAM, eli Video Random Access Memory) on tietokoneen muistityyppi, joka on omistettu grafiikkatietojen, kuten pikselien, tallentamiseen. DRAM (muisti), jota käytetään näytönohjaimena ja näytönohjaimena, on kaksiporttinen satunnaispääsyinen muisti, joka mahdollistaa RAMDACin käytön samanaikaisesti kuvankäsittelyn kanssa. Se voi yleensä sisältää kaksi osaa, joista ensimmäinen on digitaalinen elektroninen osa, jota käytetään mikroprosessorin komentojen vastaanottamiseen ja vastaanotetun datan muotoiluun. toinen on kuvageneraattorin osa, jota käytetään yllä olevan datan muokkaamiseen videosignaaliksi.
Manuaalinen laskenta
VRAM-käytön arviointikaava on seuraava:
Viiteosoite:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
VRAM-estimaattori
Tämä työkalu voi arvioida GPU:n VRAM-käyttöä muuntajapohjaisissa malleissa päättelyyn ja koulutukseen. Se mahdollistaa erilaisten parametrien, kuten mallin nimen, tarkkuuden, maksimisekvenssin pituuden, eräkoon ja näytönohjainten määrän, syöttämisen. Tarjoaa yksityiskohtaisen erittelyn CUDA-ytimien parametreista, aktivoinnista, ulostuloista ja VRAM-käytöstä.
Osoite:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä., kuten alla olevassa kuvassa näkyy:
Hugging Face Accelerate -mallimuistilaskuri
Tämä työkalu laskee päättelyyn ja koulutukseen käytetyn mallin muistinkäytön. Koska se on linkki Hugging Faceen, voit syöttää mallin nimen tai URL-osoitteen, ja työkalu tarjoaa kattavan erittelyn muistin käytöstä, mukaan lukien tietotyyppi, suurin taso, kokonaiskoko ja koulutusmuistin käyttö eri optimoijilla.
Osoite:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
Voinko käyttää tätä LLM:ää
Tämä on kattavampi muuntajapohjainen työkalu, joka mahdollistaa erilaisten parametrien syöttämisen ja tarjoaa yksityiskohtaisen erittelyn muistin käytöstä. Tarjoaa näkemyksiä siitä, miten muisti jaetaan ja hyödynnetään päättelyn ja koulutuksen aikana.
Osoite:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä., kuten alla olevassa kuvassa näkyy:
|
Edellinen:Double Precision (FP64), Single Precision (P32, TF32), Half Precision (FP16, BF16)Seuraava:Node.js Lue kaikki kansion alla olevat tiedostot (mukaan lukien alikansiot)
|
