|
|
Dipaparkan pada 2025-3-10 14:46:38
|
|
|
|
Persyaratan: Saat menyebarkan model bahasa besar (DeepSeek, qwen2.5), memori VRAM dari GPU yang diperlukan bervariasi tergantung pada jumlah parameter, aktivasi, ukuran batch pemrosesan, dan faktor akurasi model.
Pengenalan VRAM
VRAM (bahasa Inggris: Video RAM, yaitu Video Random Access Memory) adalah jenis memori komputer yang didedikasikan untuk menyimpan data grafis seperti piksel. DRAM (memori) yang digunakan sebagai kartu grafis dan kartu grafis adalah memori akses acak dual-port yang memungkinkan RAMDAC diakses bersamaan dengan pemrosesan gambar. Ini umumnya dapat mencakup dua bagian, yang pertama adalah bagian elektronik digital, yang digunakan untuk menerima perintah mikroprosesor dan memformat data yang diterima. Yang lainnya adalah bagian generator gambar, yang digunakan untuk membentuk data di atas lebih lanjut menjadi sinyal video.
Perhitungan manual
Rumus estimasi penggunaan VRAM adalah sebagai berikut:
Alamat referensi:Login hyperlink terlihat.
Penaksir VRAM
Alat ini dapat memperkirakan penggunaan GPU VRAM dari model berbasis transformator untuk inferensi dan pelatihan. Ini dapat memungkinkan input berbagai parameter seperti nama model, presisi, panjang urutan maksimum, ukuran batch, jumlah GPU. Memberikan perincian terperinci tentang parameter, aktivasi, output, dan penggunaan VRAM untuk inti CUDA.
Alamat:Login hyperlink terlihat., seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini:
Pelukan Wajah Mempercepat Model Kalkulator Memori
Alat ini menghitung penggunaan memori model yang digunakan untuk inferensi dan pelatihan. Karena ini adalah tautan ke Hugging Face, Anda dapat memasukkan nama model atau URL, dan alat ini akan memberikan perincian komprehensif tentang penggunaan memori, termasuk tipe data, tingkat terbesar, ukuran total, dan penggunaan memori pelatihan menggunakan pengoptimal yang berbeda.
Alamat:Login hyperlink terlihat.
Bisakah Saya Menjalankan LLM Ini
Ini adalah alat berbasis Transformer yang lebih komprehensif yang memungkinkan input berbagai parameter dan memberikan rincian terperinci tentang penggunaan memori. Memberikan wawasan tentang bagaimana memori dialokasikan dan digunakan selama inferensi dan pelatihan.
Alamat:Login hyperlink terlihat., seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini:
|
Mantan:Presisi Ganda (FP64), Presisi Tunggal (P32, TF32), Setengah Presisi (FP16, BF16)Depan:Node.js Baca semua file di bawah folder (termasuk subfolder)
|
