如何計算LLM服務所需的GPU內存?
作者：Karan Singh Co-Founder & CTO @ Scogo
圖靈學院編譯/科楠/2024年9月6日
在人工智能快速發展的今天,大型語言模型(LLM)的應用越來越廣泛。但是,要成功部署和運行這些模型,我們需要考慮一個關鍵問題:需要多少GPU內存?本文將為您詳細解答這個問題。
什麼是模型服務?
模型服務是將訓練好的機器學習模型部署到生產環境中,以便對新數據進行預測的過程。對於大型語言模型來說,模型服務意味著讓LLM能夠根據用戶輸入回答問題、生成文本或執行其他任務。
簡而言之:
服務 = 輸入提示 -> 輸出答案
為什麼LLM需要GPU VRAM而不是普通RAM?
大型語言模型在運行時需要大量計算資源。它們需要大量內存來儲存模型參數和推理過程中的中間計算結果。系統內存(RAM)並不適合這個目的,因為它比GPU內存慢。GPU內存,也稱為VRAM(視頻內存)或GDDR(圖形DDR),專為深度學習等高性能計算任務設計。它提供了運行大型語言模型所需的速度和帶寬,使LLM能夠高效地執行複雜計算,而不會因內存和處理單元之間的數據傳輸而受到速度限制。
因此,GPU擁有的VRAM越多,它就能夠託管和服務越大的LLM。
如何計算LLM服務所需的GPU內存?
計算LLM服務所需GPU內存的常用公式如下:
所需內存 = P * Q * (1 + 開銷因子)
其中:
- P(參數): 模型中的參數數量。例如,GPT-3有1750億個參數,Llama-70b有700億個參數等。
- Q(精度或每個參數的大小): 用於存儲模型參數的數據類型。常見的數據類型包括:
- FP32(32位浮點數): 每個參數4字節
- FP16(半精度/BF16)(16位浮點數): 每個參數2字節
- INT8(8位整數): 每個參數1字節
- INT4(4位整數): 每個參數0.5字節
- 開銷因子: 考慮到推理過程中使用的額外內存,如存儲模型的激活值(中間結果)。典型的開銷因子為20%。
舉例來說,假設我們有一個名為Llama 70B的虛構LLM,它有700億個參數。如果模型以float32格式存儲,並假設20%的開銷因子,那麼內存需求可以計算如下:
所需內存 = 700億 * 4字節 * (1 + 20%) = 336GB
要運行這個模型,你需要兩個NVIDIA A-100 80GB內存型號的GPU。
如何減少LLM服務的GPU內存需求?
減少GPU內存需求的一種方法是量化。量化是一種通過將模型參數從較高精度格式(如float32)轉換為較低精度格式(如float16甚至更低)來減少參數精度的技術。這可以顯著減少內存使用,而不會對準確性產生重大影響。
在我們的Llama 70B示例中,使用float16精度而不是float32會將內存需求減半(從每個參數4字節減少到2字節)。
量化的利弊
量化技術可以通過使用更低精度的格式(如INT8、INT4)進一步減少內存佔用,但降低精度可能會影響輸出的準確性。例如,與FP16相比,INT8量化有時會導致更明顯的準確性下降。評估量化前後模型的性能至關重要。
總結
服務大型語言模型需要大量GPU內存資源。所需的內存量取決於模型的大小和複雜性、用於存儲參數的數據類型以及應用的任何優化(如量化)。通過理解影響GPU內存需求的因素,開發人員可以做出明智的決策,以最佳的性能和效率部署LLM。
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