|
|
Opublikowano 2025-3-10 14:46:38
|
|
|
|
Wymagania: Podczas wdrażania dużego modelu językowego (DeepSeek, qwen2.5) pamięć VRAM wymaganego GPU zależy od liczby parametrów, aktywacji, wielkości batch przetwarzania oraz współczynników dokładności modelu.
Wprowadzenie do VRAM
VRAM (pol. Video RAM, czyli pamięć wideo z losowym dostępem) to rodzaj pamięci komputerowej przeznaczonej do przechowywania danych graficznych, takich jak piksele. DRAM (pamięć) używana jako karta graficzna i karta graficzna to dwuportowa pamięć o dostępie losowym, która umożliwia jednoczesny dostęp do RAMDAC z przetwarzaniem obrazu. Może zazwyczaj składać się z dwóch części: pierwsza to cyfrowa część elektroniczna, która służy do przyjmowania poleceń mikroprocesora i formatowania otrzymanych danych. drugą jest część generatora obrazu, która służy do dalszego formowania powyższych danych w sygnał wideo.
Obliczenia ręczne
Wzór na estymację wykorzystania VRAM wygląda następująco:
Adres referencyjny:Logowanie do linku jest widoczne.
Estymator VRAM
To narzędzie może oszacować wykorzystanie GPU VRAM w modelach opartych na transformatorach do wnioskowania i treningu. Może umożliwić wprowadzanie różnych parametrów, takich jak nazwa modelu, precyzja, maksymalna długość sekwencji, rozmiar partii, liczba GPU. Zawiera szczegółowy podział parametrów, aktywacji, wyjść i użycia VRAM dla rdzeni CUDA.
Adres:Logowanie do linku jest widoczne., jak pokazano na poniższym rysunku:
Kalkulator pamięci modelu Przyspieszającego Przytulanie Twarzy
To narzędzie oblicza zużycie pamięci modelu używanego do wnioskowania i trenowania. Ponieważ jest to link do Hugging Face, możesz wpisać nazwę modelu lub URL, a narzędzie dostarczy kompleksowy podział zużycia pamięci, w tym typ danych, największy poziom, całkowity rozmiar oraz treningowe zużycie pamięci przy użyciu różnych optymalizatorów.
Adres:Logowanie do linku jest widoczne.
Czy mogę uruchomić ten LLM
Jest to bardziej kompleksowe narzędzie oparte na Transformerze, które pozwala na wprowadzanie różnych parametrów i zapewnia szczegółowy rozkład zużycia pamięci. Dostarcza wglądu w to, jak pamięć jest alokowana i wykorzystywana podczas wnioskowania i treningu.
Adres:Logowanie do linku jest widoczne., jak pokazano na poniższym rysunku:
|
Poprzedni:Podwójna precyzja (FP64), Pojedyncza precyzja (P32, TF32), Półprecyzja (FP16, BF16)Następny:Node.js Przeczytaj wszystkie pliki pod folderem (w tym podfoldery)
|
