《大模型LLMs显存问题面》电子书下载

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“《大模型LLMs显存问题面》电子书下载”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

《大模型LLMs显存问题面》电子书下载：

这篇文章主要讨论了大模型（Large Language Models, LLMs）在显存和计算资源方面的挑战，特别是关于模型大小、显存需求、训练和推理的显存消耗、以及如何评估显卡利用率等内容。以下是文章的主要内容：

1.​​大模型的大小和显存需求​​
​​模型文件大小​​：通常发布的模型文件是fp16格式的，一个nB（十亿参数）的模型文件大约占2nGB存储空间，加载到显存中进行推理也需要2nGB。
​​模型参数​​：对外宣传的模型通常是10n亿参数。

2.​​训练资源需求​​
​​vicuna 65b模型​​：需要5个v100 32GB GPU才能完整加载模型，并且需要支持flash-attention的显卡（如Turing架构之后的显卡）。4个v100 32GB GPU无法满足需求。
​​显存需求​​：训练nB模型需要16nGB显存（基础显存），加上激活函数和其他因素，可能需要20nGB显存。
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3.推理资源需求​​
​​推理显存​​：推理nB模型需要2nGB显存。

4.​​估算模型所需的RAM​​
​​精度影响​​：fp32精度需要4字节/参数，fp16需要2字节/参数，int8需要1字节/参数。
​​LLaMA-6B模型​​：在int8精度下，模型参数需要6GB，梯度需要6GB，优化器参数需要12GB，加上CUDA kernel的1.3GB，总计约25.3GB。

5.​​评估显卡利用率​​
​​flops比值法​​：使用deepspeed工具，通过实测flops与理论峰值flops的比值来评估GPU利用率。
​​throughput估计法​​：通过实际吞吐量与论文中的吞吐量比较来评估GPU利用率。
​​torch profiler分析法​​：使用torch profiler记录函数时间并在tensorboard上展示，查看tensor core的利用率。
​​
6.实现细节​​
​​查看多机训练网速​​：使用iftop命令查看网速。
​​查看NVLINK topo​​：使用nvidia-smi topo-m命令查看。
​​查看显卡型号​​：使用cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery && make && ./deviceQuery命令查看。
​​查看训练时的flops​​：使用deepspeed配置文件测试flops。
​​查看deepspeed环境配置​​：使用ds_report命令查看。
​​查看显卡算力比较​​：参考Lambdalabs的GPU基准测试。
​​查看通信开销​​：使用pytorch profiler查看训练中的通信开销，特别是在使用deepspeed zero3时，通信开销可能较大。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大模型LLMs显存问题面》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！