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2025-3-10 14:46:38에 게시됨
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요구사항: 대규모 언어 모델(DeepSeek, qwen2.5)을 배포할 때, 필요한 GPU의 VRAM 메모리는 모델의 매개변수 수, 활성화 방식, 처리 배치 크기 및 정확도 요인에 따라 달라집니다.
VRAM 도입
VRAM(영어: Video RAM, 즉 Video Random Access Memory)은 픽셀과 같은 그래픽 데이터를 저장하기 위해 전용된 컴퓨터 메모리의 한 종류입니다. 그래픽 카드와 그래픽 카드로 사용되는 DRAM은 이미지 처리와 동시에 RAMDAC에 접근할 수 있는 듀얼 포트 임의 접근 메모리입니다. 일반적으로 두 부분으로 구성될 수 있는데, 첫 번째는 디지털 전자 부품으로, 마이크로프로세서의 명령을 수락하고 수신된 데이터를 포맷하는 데 사용됩니다. 다른 하나는 이미지 생성기 부분으로, 위 데이터를 비디오 신호로 더 형성하는 데 사용됩니다.
수동 계산
VRAM 사용 추정 공식은 다음과 같습니다:
참고 주소:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
VRAM 추정기
이 도구는 추론 및 학습을 위해 트랜스포머 기반 모델의 GPU VRAM 사용량을 추정할 수 있습니다. 모델 이름, 정밀도, 최대 시퀀스 길이, 배치 크기, GPU 수 등 다양한 매개변수를 입력할 수 있습니다. CUDA 코어의 매개변수, 활성화, 출력 및 VRAM 사용량에 대한 상세한 분석을 제공합니다.
주소:하이퍼링크 로그인이 보입니다., 아래 그림에서 볼 수 있습니다:
포옹 페이스 가속 모델 메모리 계산기
이 도구는 추론 및 훈련에 사용되는 모델의 메모리 사용량을 계산합니다. Hugging Face 링크이기 때문에 모델명이나 URL을 입력하면 데이터 타입, 최대 티어, 총 크기, 다양한 옵티마이저를 사용한 학습 메모리 사용량 등 메모리 사용량을 포괄적으로 분석해 줍니다.
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이 LLM을 실행할 수 있을까요?
이 도구는 다양한 매개변수를 입력할 수 있고 메모리 사용량을 상세히 분석할 수 있는 보다 포괄적인 트랜스포머 기반 도구입니다. 추론과 훈련 중 기억이 어떻게 할당되고 활용되는지에 대한 통찰을 제공합니다.
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