影响因素概述

模型训练框架

• PyTorch：CUDA context占用几百MB显存，与版本有关。
• 模型参数大小：例如7B模型以FP16格式占用14GB显存。
• 临时Tensor：前向计算中产生，用于反向传播。
• 梯度：反向传播计算得到。
• 优化器状态：
  • 全量微调：梯度与参数一样大。
  • 普通SGD：无动量。
  • 一阶动量优化器：如momentum-SGD，参数大小与模型一样。
  • 二阶动量优化器：如Adam，参数大小为模型两倍。

前向计算临时Tensor显存占用

self-attention显存占用

• 输入矩阵I：形状[b, s, d]，显存占用2bsd bytes。

• Q, K, V：形状[b, s, d]，QK^T占用4bsd bytes。

• softmax：形状[b, h, s, s]，显存占用2bhs² bytes。

• dropout：mask矩阵形状[b, h, s, s]，显存占用bhs² bytes。

• score * V：形状[b, h, s, s]，显存占用2bhs² bytes。

• W^O：形状[b, s, d]，显存占用2bsd bytes。

• dropout：mask矩阵形状[b, s, d]，显存占用bsd bytes。

  总计：11bsd + 5bhs² bytes。

MLP显存占用

• 线性层：

  • 第一个：形状[b, s, d]，显存占用2bsd bytes。
  • 第二个：形状[b, s, 4d]，显存占用8bsd bytes。

• 激活函数：形状[b, s, 4d]，显存占用8bsd bytes。

• dropout：mask矩阵形状[b, s, d]，显存占用bsd bytes。

  总计：19bsd bytes。

梯度和优化器显存占用

模型训练过程

• 混合精度训练：
  • 前向传递和反向传播使用float16，计算梯度。
  • 优化器更新时使用float32。
  • 每个参数总计20bytes，总计显存占用20P bytes。
• 普通训练：
  • 所有步骤使用float32。
  • 每个参数总计24bytes，总计显存占用24P bytes。

模型推理过程

• float16：显存占用约2P bytes。
• float32：显存占用约4P bytes。

参考文章：知乎文章