本文详细介绍了在配置和使用大型语言模型（LLM）时，如何准确计算GPU内存的需求。文章分析了影响GPU内存使用的主要因素，并提供了一套实用的计算方法，帮助用户避免资源浪费，确保模型运行效率。

🚀大型语言模型（LLM）的兴起使得GPU内存需求成为配置时的关键考虑因素。文章首先解释了LLM为何需要大量GPU内存，包括模型参数的存储和计算过程中的中间数据。

🔍文章深入探讨了影响GPU内存使用的主要因素，如模型大小、批量大小、序列长度等，并通过实例说明了这些因素如何相互作用。

🧮文章提供了一套计算GPU内存需求的公式和方法，包括估算模型参数、激活函数输出和优化器状态所需的内存，以及如何考虑内存碎片和GPU架构的特点。

🛠️为了帮助用户实际操作，文章还推荐了一些工具和库，这些工具可以自动计算或提供GPU内存使用的实时监控，从而优化资源分配。

📈最后，文章讨论了如何根据计算结果调整模型配置和训练策略，以实现资源的最优利用，避免因内存不足导致的性能下降。

Source: https://www.substratus.ai/blog/calculating-gpu-memory-for-llm