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旅游电商网站有哪些,wordpress incategory,域名名称,网站建设 上海文章详细介绍了大模型#xff08;以Llama 70B为例#xff09;推理所需GPU显存的计算方法#xff0c;包括模型权重显存(140GB)、KV Cache显存(800GB)和其他开销(94GB)#xff0c;总计约1TB。文章强调KV Cache是显存占用的主要部分#xff0c;受并发用户数和上下文长度影响显…文章详细介绍了大模型以Llama 70B为例推理所需GPU显存的计算方法包括模型权重显存(140GB)、KV Cache显存(800GB)和其他开销(94GB)总计约1TB。文章强调KV Cache是显存占用的主要部分受并发用户数和上下文长度影响显著。作者提供了优化建议如单用户场景可减少至250GB缩短上下文可降低至400GB并指出实际可通过PagedAttention、量化等技术进一步优化显存使用。引言:部署大模型的第一道门槛当我们准备部署一个大语言模型并提供服务时,最先遇到的问题往往是:我到底需要准备多少GPU显存?这不仅关系到硬件成本,更直接影响服务的并发能力和响应速度。今天,我们就以Llama 70B模型为例,手把手教你计算推理所需的GPU显存。 案例参数设定让我们先明确计算的基础参数:模型规模:Llama 70B(700亿参数)模型层数:80层上下文长度:最大支持32K tokensHidden Dimension:8196参数精度:每个参数2个bytes(FP16)并发用户数:10个同时请求基于这些参数,我们开始逐步计算所需的GPU显存。 第一部分:模型权重显存首先要计算的是模型本身占据的显存,因为我们需要把整个模型加载到GPU中。计算公式:模型显存 参数量 × 每参数字节数 70B × 2 bytes 70 × 10^9 × 2 bytes 140 GB这个140GB是模型权重的基础占用,无论有多少用户请求,这部分都是固定的。 第二部分:KV Cache显存(重点!)这是显存占用的大头,也是最容易被忽视的部分。什么是KV Cache?在大模型推理时,文本是逐个token生成的。为了加速这个过程,我们使用KV Cache机制来缓存中间计算结果。如果没有KV Cache,每生成一个新token,都需要重新计算之前所有token的注意力权重,这会导致大量重复计算,严重影响推理效率。KV Cache显存计算KV Cache的计算分为两步:步骤1:计算单个token的KV Cache大小单token显存 层数 × Hidden Dimension × 字节数 × 2(Key Value) 80 × 8196 × 2 bytes × 2 2.5 MB步骤2:计算总KV Cache总KV Cache 单token显存 × 上下文长度 × 并发用户数 2.5 MB × 32K × 10 2.5 MB × 32,000 × 10 800 GB注意:每个用户都需要独立的KV Cache,因为每个请求的上下文都不同。这就是为什么并发数对显存需求影响巨大! 第三部分:其他显存开销除了模型权重和KV Cache,还有一些额外的显存占用:1. Activation(激活值)神经网络每一层计算时产生的激活函数输出,需要暂存在显存中。2. Buffers(缓冲区)存放中间变量的临时空间,计算完成后可能会被释放。3. Overheads(开销)主要是显存碎片化导致的空间浪费。GPU显存分配是以block为单位的,可能会出现一些block未被充分利用的情况。估算方法:这些杂项通常按模型权重和KV Cache总和的**10%**来估算:其他开销 (140 GB 800 GB) × 10% 94 GB 总显存需求计算现在我们可以得出最终结果:总显存需求 模型权重 KV Cache 其他开销 140 GB 800 GB 94 GB 1,034 GB ≈ 1TB也就是说,要支持10个并发用户使用Llama 70B模型,我们大约需要1TB的GPU显存! 实用优化建议场景1:单用户场景如果只有1个用户,KV Cache显存大幅降低:KV Cache 2.5 MB × 32K × 1 80 GB 总显存 140 80 22 242 GB所需显存减少到约250GB,只需3-4张A100(80GB)即可。场景2:更短的上下文实际应用中,很多请求的上下文长度远小于32K。如果平均上下文为8K:KV Cache 2.5 MB × 8K × 10 200 GB 总显存 140 200 34 374 GB显存需求降低到约400GB,大幅节省成本。 总结与延伸通过本文的计算方法,你可以快速估算任何大模型在不同场景下的显存需求:关键计算要素:✅ 模型参数量 × 参数精度✅ KV Cache 层数 × Hidden维度 × 上下文长度 × 并发数✅ 其他开销约为总和的10%重要提示:本文计算基于标准KV Cache推理方式实际还有许多显存优化技术(如PagedAttention、量化等)可以大幅降低显存需求不同推理框架的实现也会影响实际显存占用​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​