Llama3模型的计算资源需求是多少

Llama3模型的计算资源需求因模型规模和配置而异。以下是一些关键因素：

显存需求

• 基础显存：模型基础显存 = 参数量 × 精度字节数。例如，FP16/BF16精度下，70亿参数需要约28GB显存，而355亿参数则需要约140GB显存。
• 注意力缓存：注意力缓存显存（每1K上下文）= 模型参数量 × 批次大小 × 序列长度 × 隐藏层维度 × 2(k/v) × 精度字节数。
• 工作显存：工作显存 ≈ 模型基础显存 × 0.1。

内存需求

• 训练阶段：内存消耗需同时存储三类数据：模型参数副本、梯度副本、优化器状态。总内存需求公式：Memory = (x+y+12) × ModelSize。
• 推理阶段：内存消耗降至训练阶段的25%以下，主要得益于短序列处理减少激活值存储、无反向传播降低中间值保留。

GPU资源配置

使用简化公式估算GPU数量：GPU数量 ≈ GPU显存(GB) × Params(B) × 18 × 1.25。以RTX4090（24GB）训练Llama3-7B为例，大约需要7台GPU。
请注意，这些资源需求是基于特定配置和假设的估算，实际部署时可能需要根据具体情况进行调整。