本篇讲述如何根据模型参数量，参数设置以及batch size推理所需要的GPU显存。

假设现在想要全参数训练一个llama-6B的模型，那么如何预估自己需要准备多大显存的卡？

当fp32、fp16、int8模式下时显存大小具体又有什么变化呢？本篇来解答这个问题。

下面是一个快捷目录。

1. 大模型RAM构成

2. 一个大模型显存计算示例

一、大模型RAM构成

大模型所需要的考虑的显存包括三个部分：模型本身，CUDA kernel，batch大小

1.模型本身

模型本身需要的 RAM 大致分三个部分：模型参数、梯度、优化器参数

• 模型参数

等于参数量 * 每个参数所需内存。

那么我们首先考虑精度对所需内存的影响：

fp32 精度，一个参数需要 32 bits, 4 bytes；

fp16 精度，一个参数需要 16 bits, 2 bytes；

int8 精度，一个参数需要 8 bits, 1 byte。

• 梯度

同模型参数，等于参数量 * 每个梯度参数所需内存

• 优化器参数

不同的优化器所储存的参数量不同。

对于常用的 AdamW 来说，需要储存两倍的模型参数（用来储存一阶和二阶momentum）。

2. CUDA kernel

CUDA kernel 也会占据一些 RAM，大概 1.3GB 左右，查看方式如下

torch.ones((1，1)).to("cuda")` `print_gpu_utilization()` `   ``   ``>>> GPU memory occupied: 1343 MB

3. batch

首先需要计算batch中每个instance的中间变量内存。

等于用中间计算参数量 *每个参数所需内存 * batch size。

二、一个大模型显存计算示例

那么接下来大家可以试着解答这个问题，batch size 为50，int8精度下的Llama-6B所占显存为多少？

1. 模型本身

模型参数：对于 int8，LLaMA-6B 需要 6B *1 byte = 6GB

梯度：同上，6GB

优化器参数：int8 的 LLaMA-6B，AdamW 需要 6B* 1 bytes * 2= 12 GB

CUDA kernel : 1.3GB

int 8精度下 Llama-6B： 6GB+6GB+12GB+1.3GB = 25.3GB

2. batch

LLaMA的架构：

hidden_size = 4096, intermediate_size =11008, num_hidden_layers = 32, context_length = 2048

每个实例：

(4096 +11008) * 2048 *32 * 1byte = 990MB

那么batch size为50

990MB * 50 = 48.3GB

那么最终batch size 为50，int8精度下的Llama-6B所占显存为

25.3GB + 48.3GB = 73.6GB

刚好一张 A100（80GB RAM），在batch size 为50，int8精度的设定下可以进行Llama-6B全参数微调。

那么其他的情况大家也都可以根据实际精度，模型大小、中间变量计算以及batch来类推了。

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