|
|
Postat la 2025-3-10 14:46:38
|
|
|
|
Cerințe: La implementarea unui model de limbaj mare (DeepSeek, qwen2.5), memoria VRAM a GPU-ului necesar variază în funcție de numărul de parametri, activare, dimensiunea lotului de procesare și factorii de acuratețe ai modelului.
Introducere în VRAM
VRAM (în engleză: Video RAM, adică Video Random Access Memory) este un tip de memorie de calculator dedicată stocării datelor grafice, cum ar fi pixelii. DRAM-ul (memoria) folosit ca placă grafică și placă grafică este o memorie cu acces aleator cu două porturi care permite accesarea simultană a RAMDAC cu procesarea imaginilor. În general, poate include două părți, prima fiind partea electronică digitală, care este folosită pentru a accepta comanda microprocesorului și a formata datele primite. cealaltă este partea generatorului de imagini, care este folosită pentru a forma mai mult datele de mai sus într-un semnal video.
Calcul manual
Formula de estimare a utilizării VRAM este următoarea:
Adresă de referință:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
VRAM Estimator
Acest instrument poate estima utilizarea GPU VRAM a modelelor bazate pe transformatoare pentru inferență și antrenament. Poate permite introducerea diferiților parametri precum numele modelului, precizia, lungimea maximă a secvenței, dimensiunea lotului, numărul de plăci grafice. Oferă o defalcare detaliată a parametrilor, activărilor, ieșirilor și utilizării VRAM pentru nucleele CUDA.
Adresă:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă., așa cum se arată în figura de mai jos:
Calculatorul de memorie pentru modelul Face Accelerate Hugging
Acest instrument calculează utilizarea memoriei modelului folosit pentru inferență și antrenament. Deoarece este un link către Hugging Face, poți introduce numele modelului sau URL-ul, iar instrumentul va oferi o defalcare cuprinzătoare a utilizării memoriei, inclusiv tipul de date, cel mai mare nivel, dimensiunea totală și utilizarea memoriei de antrenament folosind diferiți optimizatori.
Adresă:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Pot să conduc acest LLM
Acesta este un instrument mai cuprinzător, bazat pe Transformer, care permite introducerea diferiților parametri și oferă o defalcare detaliată a utilizării memoriei. Oferă o perspectivă asupra modului în care memoria este alocată și utilizată în timpul inferenței și antrenamentului.
Adresă:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă., așa cum se arată în figura de mai jos:
|
Precedent:Precizie dublă (FP64), Precizie simplă (P32, TF32), Precizie Jumătate (FP16, BF16)Următor:Node.js Citește toate fișierele din folder (inclusiv subfolderele)
|
