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 tokens
- Hidden 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
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