|
|
Publicerad den 2025-3-10 14:46:38
|
|
|
|
Krav: Vid implementering av en stor språkmodell (DeepSeek, qwen2.5) varierar VRAM-minnet för den önskade GPU:n beroende på antal parametrar, aktivering, bearbetningsbatchstorlek och noggrannhetsfaktorer för modellen.
VRAM Introduktion
VRAM (svenska: Video RAM, dvs. Video Random Access Memory) är en typ av datorminne som är dedikerat till att lagra grafikdata såsom pixlar. DRAM (minne) som används som grafikkort och grafikkort är ett dubbelportars slumpmässigt åtkomstminne som gör det möjligt att nå RAMDAC samtidigt som bildbehandlingen. Den kan generellt bestå av två delar, den första är den digitala elektroniska delen, som används för att ta emot mikroprocessorns kommando och formatera den mottagna datan. den andra är bildgeneratordelen, som används för att vidareutveckla ovanstående data till en videosignal.
Manuell beräkning
VAMs användningsuppskattningsformel är följande:
Referensadress:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
VRAM-skattare
Detta verktyg kan uppskatta GPU:s VRAM-användning av transformatorbaserade modeller för inferens- och träningseffekter. Den kan tillåta inmatning av olika parametrar såsom modellnamn, precision, maximal sekvenslängd, batchstorlek och antal GPU:er. Ger en detaljerad genomgång av parametrar, aktiveringar, utgångar och VRAM-användning för CUDA-kärnor.
Adress:Inloggningen med hyperlänken är synlig., som visas i figuren nedan:
Hugging Face Acceleration Model Memory Kalkylator
Detta verktyg beräknar minnesanvändningen för modellen som används för inferens och träning. Eftersom det är en länk till Hugging Face kan du ange modellens namn eller URL, och verktyget ger en omfattande genomgång av minnesanvändning, inklusive datatyp, största nivå, total storlek och träningsminnesanvändning med olika optimerare.
Adress:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Kan jag köra denna LLM
Detta är ett mer omfattande Transformer-baserat verktyg som tillåter inmatning av olika parametrar och ger en detaljerad uppdelning av minnesanvändningen. Ger insikt i hur minne allokeras och används under inferens- och träningsprocessen.
Adress:Inloggningen med hyperlänken är synlig., som visas i figuren nedan:
|
Föregående:Dubbel precision (FP64), enkel precision (P32, TF32), halv precision (FP16, BF16)Nästa:Node.js Läs alla filer under mappen (inklusive undermappar)
|
