在算力为王的时代，你的 GPU 可以顺畅的运行大模型（LLM）吗？

对于这一问题，很多人都难以给出确切的回答，不知该如何计算 GPU 内存。因为查看 GPU 可以处理哪些 LLM 并不像查看模型大小那么容易，在推理期间（KV 缓存）模型会占用大量内存，例如，llama-2-7b 的序列长度为 1000，需要 1GB 的额外内存。不仅如此，模型在训练期间，KV 缓存、激活和量化都会占用大量内存。

我们不禁要问，能不能提前了解上述内存的占用情况。近几日，GitHub 上新出现了一个项目，可以帮你计算在训练或推理 LLM 的过程中需要多少 GPU 内存，不仅如此，借助该项目，你还能知道详细的内存分布情况、评估采用什么的量化方法、处理的最大上下文长度等问题，从而帮助用户选择适合自己的 GPU 配置。

项目地址：https://github.com/RahulSChand/gpu_poor

不仅如此，这个项目还是可交互的，如下所示，它能计算出运行 LLM 所需的 GPU 内存，简单的就像填空题一样，用户只需输入一些必要的参数，最后点击一下蓝色的按钮，答案就出来了。

交互地址：https://rahulschand.github.io/gpu_poor/

最终的输出形式是这样子的：

{
  "Total": 4000,
  "KV Cache": 1000,
  "Model Size": 2000,
  "Activation Memory": 500,
  "Grad & Optimizer memory": 0,
  "cuda + other overhead":  500
}

至于为什么要做这个项目，作者 Rahul Shiv Chand 表示，有以下原因：

• 在 GPU 上运行 LLM 时，应该采用什么的量化方法来适应模型；
• GPU 可以处理的最大上下文长度是多少；
• 什么样的微调方法比较适合自己？Full? LoRA? 还是 QLoRA?
• 微调期间，可以使用的最大 batch 是多少；
• 到底是哪项任务在消耗 GPU 内存，该如何调整，从而让 LLM 适应 GPU。

那么，我们该如何使用呢？

首先是对模型名称、ID 以及模型尺寸的处理。你可以输入 Huggingface 上的模型 ID（例如 meta-llama/Llama-2-7b）。目前，该项目已经硬编码并保存了 Huggingface 上下载次数最多的 top 3000 LLM 的模型配置。

如果你使用自定义模型或 Hugginface ID 不可用，这时你需要上传 json 配置（参考项目示例）或仅输入模型大小（例如 llama-2-7b 为 70 亿）就可以了。

接着是量化，目前该项目支持 bitsandbytes (bnb) int8/int4 以及 GGML（QK_8、QK_6、QK_5、QK_4、QK_2）。后者仅用于推理，而 bnb int8/int4 可用于训练和推理。

最后是推理和训练，在推理过程中，使用 HuggingFace 实现或用 vLLM、GGML 方法找到用于推理的 vRAM；在训练过程中，找到 vRAM 进行全模型微调或使用 LoRA（目前项目已经为 LoRA 配置硬编码 r=8）、QLoRA 进行微调。

不过，项目作者表示，最终结果可能会有所不同，具体取决于用户模型、输入的数据、CUDA 版本以及量化工具等。实验中，作者试着把这些因素都考虑在内，并确保最终结果在 500MB 以内。下表是作者交叉检查了网站提供的 3b、7b 和 13b 模型占用内存与作者在 RTX 4090 和 2060 GPU 上获得的内存比较结果。所有值均在 500MB 以内。

感兴趣的读者可以亲自体验一下，假如给定的结果不准确，项目作者表示，会对项目进行及时优化，完善项目。