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[AI] (10) LLM大規模モデル推論 GPUメモリ、VRAM推定

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2025年3月10日 14:46:38に投稿 | | | |
要件:大規模言語モデル(DeepSeek、qwen2.5)を展開する際、必要なGPUのVRAMメモリはパラメータ数、有効化、処理バッチサイズ、精度の要因によって異なります。

VRAM導入

VRAM(英語:Video RAM、すなわちVideo Random Access Memory)は、ピクセルなどのグラフィックスデータを格納するために専用のコンピュータメモリの一種です。 DRAMはグラフィックカードおよびグラフィックカードとして使用されるデュアルポートのランダムアクセスメモリであり、RAMDACを画像処理と同時にアクセスできるようにします。 一般的に2つの部分で構成されることがあり、1つ目はデジタル電子部品で、マイクロプロセッサのコマンドを受け取り、受信したデータのフォーマットを行うために使われます。 もう一つは画像ジェネレーター部分で、上記のデータをさらにビデオ信号に成形するために使われます。

手動計算

VRAM使用推定の式は以下の通りです:



参考住所:ハイパーリンクのログインが見えます。

VRAM推定器

このツールは、トランスを使ったモデルのGPU VRAM使用率を推定し、推論や訓練に利用できます。 モデル名、精度、最大シーケンス長、バッチサイズ、GPU数など、さまざまなパラメータの入力が可能です。 CUDAコアのパラメータ、アクティベーション、出力、VRAM使用状況の詳細な内訳を提供します。

住所：ハイパーリンクのログインが見えます。、下図に示されているように:



ハグフェイス加速モデルメモリ計算機

このツールは推論や訓練に用いられるモデルのメモリ使用量を計算します。 Hugging Faceへのリンクなので、モデル名やURLを入力すると、データ型、最大ティア、総サイズ、異なるオプティマイザーでのトレーニングメモリ使用状況など、メモリ使用状況を包括的に分析してくれます。

住所：ハイパーリンクのログインが見えます。


このLLMを実行できますか


これはより包括的なTransformerベースのツールで、さまざまなパラメータの入力が可能で、メモリ使用状況の詳細な内訳を提供します。 推論や訓練中に記憶がどのように割り当てられ、利用されるかについての洞察を提供します。

住所：ハイパーリンクのログインが見えます。、下図に示されているように:





先の：倍精度(FP64)、単精度(P32、TF32)、半精度(FP16、BF16)
次に：Node.js フォルダ内のすべてのファイル(サブフォルダを含む)を読みます

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