|
|
Objavljeno 10. 3. 2025 ob 14:46:38
|
|
|
|
Zahteve: Pri nameščanju velikega jezikovnega modela (DeepSeek, qwen2.5) se pomnilnik VRAM-a zahtevane grafične kartice razlikuje glede na število parametrov, aktivacijo, velikost procesnega paketa in faktorje natančnosti modela.
Uvod v VRAM
VRAM (angleško: Video RAM, tj. Video Random Access Memory) je vrsta računalniškega pomnilnika, namenjenega shranjevanju grafičnih podatkov, kot so piksli. DRAM (pomnilnik), ki se uporablja kot grafična kartica in grafična kartica, je dvoportni pomnilnik z naključnim dostopom, ki omogoča hkratni dostop do RAMDAC-a s procesiranjem slik. Običajno lahko vključuje dva dela, prvi je digitalni elektronski del, ki se uporablja za sprejemanje ukazov mikroprocesorja in oblikovanje prejetih podatkov. Drugi del je generator slike, ki se uporablja za nadaljnje oblikovanje zgornjih podatkov v video signal.
Ročni izračun
Formula za oceno uporabe VRAM je naslednja:
Referenčni naslov:Prijava do hiperpovezave je vidna.
VRAM ocenjevalnik
To orodje lahko oceni uporabo GPU VRAM modelov na osnovi transformatorjev za sklepanje in učenje. Omogoča lahko vnos različnih parametrov, kot so ime modela, natančnost, največja dolžina zaporedja, velikost serije, število GPU-jev. Ponuja podroben pregled parametrov, aktivacij, izhodov in uporabe VRAM-a za jedra CUDA.
Naslov:Prijava do hiperpovezave je vidna., kot je prikazano na spodnji sliki:
Kalkulator pomnilnika modela Hugging Face Accelerate
To orodje izračuna porabo pomnilnika modela, ki se uporablja za sklepanje in učenje. Ker gre za povezavo do Hugging Face, lahko vnesete ime modela ali URL, orodje pa vam bo ponudilo celovit pregled porabe pomnilnika, vključno s tipom podatkov, največjo plastjo, skupno velikostjo in porabo učnega pomnilnika z uporabo različnih optimizatorjev.
Naslov:Prijava do hiperpovezave je vidna.
Ali lahko zaženem ta LLM
To je bolj celovito orodje, ki temelji na Transformerjih, omogoča vnos različnih parametrov in ponuja podroben pregled porabe pomnilnika. Daje vpogled v to, kako se spomin dodeljuje in uporablja med sklepanjem in treningom.
Naslov:Prijava do hiperpovezave je vidna., kot je prikazano na spodnji sliki:
|
Prejšnji:Dvojna natančnost (FP64), enojna natančnost (P32, TF32), Polovična natančnost (FP16, BF16)Naslednji:Node.js Preberi vse datoteke pod mapo (vključno s podmapami)
|
