|
|
Опубліковано 2025-3-10 14:46:38
|
|
|
|
Вимоги: Під час розгортання великої мовної моделі (DeepSeek, qwen2.5) пам'ять VRAM потрібної GPU змінюється залежно від кількості параметрів, активації, розміру пакетної обробки та коефіцієнтів точності моделі.
Вступ до VRAM
VRAM (українською: Video RAM, тобто Video Random Access Memory) — це тип комп'ютерної пам'яті, призначеної для зберігання графічних даних, таких як пікселі. DRAM (пам'ять), що використовується як відеокарта та відеокарта, є двопортовою пам'яттю з довільним доступом, яка дозволяє одночасно отримувати доступ до RAMDAC з обробкою зображень. Зазвичай він може складатися з двох частин: перша — цифрова електронна частина, яка використовується для прийняття команди мікропроцесора та форматування отриманих даних. Інший — це генератор зображень, який використовується для подальшого формування вищезазначених даних у відеосигнал.
Ручний розрахунок
Формула оцінки використання VRAM виглядає так:
Адреса для довідки:Вхід за гіперпосиланням видно.
Оцінювач VRAM
Цей інструмент може оцінювати використання GPU VRAM трансформерних моделей для висновків і навчання. Він дозволяє вводити різні параметри, такі як назва моделі, точність, максимальна довжина послідовності, розмір пакету, кількість GPU. Надає детальний розподіл параметрів, активацій, вихідних даних та використання VRAM для ядер CUDA.
Адреса:Вхід за гіперпосиланням видно., як показано на рисунку нижче:
Калькулятор пам'яті моделі Hugging Face Accelerate
Цей інструмент обчислює використання пам'яті моделі, що використовується для висновку та навчання. Оскільки це посилання на Hugging Face, ви можете ввести назву моделі або URL, і інструмент надасть повний розподіл використання пам'яті, включно з типом даних, найбільшим рівнем, загальним розміром і використанням пам'яті з використанням різних оптимізаторів.
Адреса:Вхід за гіперпосиланням видно.
Чи можу я запустити цей LLM
Це більш комплексний інструмент на основі трансформерів, який дозволяє вводити різні параметри та надає детальний розподіл використання пам'яті. Надає уявлення про те, як пам'ять розподіляється та використовується під час висновку та навчання.
Адреса:Вхід за гіперпосиланням видно., як показано на рисунку нижче:
|
Попередній:Подвійна точність (FP64), Одинарна точність (P32, TF32), Напівточність (FP16, BF16)Наступний:Node.js Прочитати всі файли під папкою (включно з підпапками)
|
