υπερρεαλιστική λήψη του πυριτικού καλουπιού με πρόσθετο βάθος και μια ζωντανή μωβ απόχρωση

Απαιτήσεις VRAM μοντέλου AI σε διαφορετικές διαμορφώσεις GPU

Απαιτήσεις VRAM μοντέλου AI σε διαφορετικές διαμορφώσεις GPU

Αυτός ο πίνακας παρέχει μια επισκόπηση των κατά προσέγγιση μεγεθών μοντέλων (σε δισεκατομμύρια παραμέτρους) που μπορούν να εκτελεστούν σε διάφορες διαμορφώσεις VRAM, μαζί με παραδείγματα γνωστών μοντέλων. Λάβετε υπόψη ότι πρόκειται για εκτιμήσεις και ενδέχεται να διαφέρουν με βάση συγκεκριμένες υλοποιήσεις, αρχιτεκτονικές και βελτιστοποιήσεις.

VRAM (GB) FP32 FP16/BF16 INT8 INT4 INT2 Παραδείγματα Μοντέλων
16 3-4B 6-8B 12-16B 24-32B 48-64B GPT-2 (1.5B), BERT-Large (340M)
24 5-6B 10-12B 20-24B 40-48B 80-96B GPT-J (6B), BLOOM-7B1
48 10-12B 20-24B 40-48B 80-96B 160-192B T5-11B, BLOOM-7B1 (FP32)
80 18-20B 36-40B 72-80B 144-160B 288-320B GPT-NeoX-20B, BLOOM-176B2
96 22-24B 44-48B 88-96B 176-192B 352-384B BLOOM-176B2, Jurassic-1 Jumbo (178B)2
128 30-32B 60-64B 120-128B 240-256B 480-512B GPT-3 175B2, PalM 540B2
160 38-40B 76-80B 152-160B 304-320B 608-640B PaLM 540B2, Megatron-Turing NLG 530B2
192 46-48B 92-96B 184-192B 368-384B 736-768B BLOOM-176B (FP16)
256 62-64B 124-128B 248-256B 496-512B 992-1024B GPT-3 175B (INT8), LLaMA 2 70B (FP32)
320 78-80B 156-160B 312-320B 624-640B 1248-1280B Chinchilla 70B (FP32)
384 94-96B 188-192B 376-384B 752-768B 1504-1536B PalM 540B (INT8)
512 126-128B 252-256B 504-512B 1008-1024B 2016-2048B GPT-3 175B (FP16), BLOOM-176B (FP32)

:

  1. Μπορεί να τρέξει με πλήρη ακρίβεια (FP32)
  2. Απαιτεί κβαντοποίηση ή άλλες τεχνικές βελτιστοποίησης

Πρόσθετες εκτιμήσεις:

  • Αυτές οι εκτιμήσεις υποθέτουν ότι ολόκληρη η VRAM είναι διαθέσιμη για το μοντέλο, κάτι που συχνά δεν συμβαίνει στην πράξη λόγω της μνήμης που χρησιμοποιείται από το πλαίσιο, το λειτουργικό σύστημα και άλλες διεργασίες.
  • Ο παραλληλισμός μοντέλων και άλλες προηγμένες τεχνικές μπορούν να επιτρέψουν την εκτέλεση ακόμη μεγαλύτερων μοντέλων κατανέμοντάς τα σε πολλές GPU.
  • Η εξαγωγή συμπερασμάτων απαιτεί συνήθως λιγότερη μνήμη από την εκπαίδευση, επομένως μεγαλύτερα μοντέλα μπορούν συχνά να εκτελεστούν για συμπέρασμα σε μικρότερες διαμορφώσεις VRAM.
  • Τα ακριβή μεγέθη μπορεί να διαφέρουν ανάλογα με την αρχιτεκτονική του μοντέλου, τις λεπτομέρειες υλοποίησης και τις συγκεκριμένες βελτιστοποιήσεις που χρησιμοποιούνται.

Λέξεις-κλειδιά:

  1. 16-24 GB VRAM: Κατάλληλο για τις περισσότερες εργασίες τεχνητής νοημοσύνης καταναλωτικού επιπέδου και μικρότερα ερευνητικά μοντέλα.
  2. 48-96 GB VRAM: Επιτρέπει την εργασία με μοντέλα μεσαίας έως μεγάλης κλίμακας, που χρησιμοποιούνται συχνά σε επαγγελματικά και ερευνητικά περιβάλλοντα.
  3. 128-256 GB VRAM: Επιτρέπει την εκτέλεση ορισμένων από τα μεγαλύτερα διαθέσιμα δημόσια μοντέλα με διάφορες βελτιστοποιήσεις.
  4. 320-512 GB VRAM: Παρέχει χωρητικότητα για τα μεγαλύτερα τρέχοντα μοντέλα και μελλοντικές εξελίξεις, που συχνά επιτυγχάνονται μέσω ρυθμίσεων πολλαπλών GPU.

Αυτός ο πίνακας δείχνει τη σημαντική επίδραση της κβαντοποίησης και άλλων τεχνικών βελτιστοποίησης στη δυνατότητα εκτέλεσης μεγαλύτερων μοντέλων σε περιορισμένη VRAM. Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να προοδεύει, μπορούμε να περιμένουμε περαιτέρω καινοτομίες στη συμπίεση μοντέλων και στις αρχιτεκτονικές αποδοτικές στη μνήμη που θα ωθήσουν ακόμη περισσότερο αυτά τα όρια.

Και υπομονή... Δεν τελειώνει με μετασχηματιστές...

返回博客