راهنمای جامع محاسبه حافظه VRAM پردازنده گرافیکی (GPU) برای مدلهای زبان بزرگ (LLM)
در دنیای به سرعت در حال پیشرفت هوش مصنوعی، مدلهای زبان بزرگ (LLM) مانند Llama 3 و Mistral به همه چیز از چتباتها گرفته تا تولید محتوا قدرت میبخشند. اما اجرای کارآمد این مدلها به سختافزار مناسب نیاز دارد؛ به طور خاص، پردازندههای گرافیکی (GPU) با حافظه دسترسی تصادفی ویدئویی (VRAM) کافی. اگر شما یک توسعهدهنده هوش مصنوعی، محقق، یا صاحب کسبوکار هستید که به دنبال استقرار LLMها میباشید، درک میزان مصرف VRAM برای جلوگیری از مشکلات و بهینهسازی هزینهها بسیار حیاتی است.
چه در حال fine-tune مدلها باشید و چه در حال اجرای استنتاج (inference)، اشتباه در محاسبه VRAM میتواند منجر به از کار افتادن، عملکرد کند، یا هزینههای سختافزاری غیرضروری شود. در این راهنما، ما نحوه محاسبه VRAM پردازنده گرافیکی برای LLMها، عوامل کلیدی که باید در نظر گرفته شوند (از جمله اندازه مدل، اندازه دستور (prompt)، و تولید با بازیابی افزوده یا RAG)، و مثالهای واقعی را توضیح خواهیم داد. همچنین، الزامات VRAM برای مدلهای محبوب منبعباز و راهحلهای سختافزاری توصیهشده، از جمله گزینههای کارت های فدرتمند مانند RTX 4090، RTX 5090، A100 40GB، A100 80GB، H100، H200 NVL، و سیستمهای چند GPU مانند سرور HGX 8GPU با وی م یک چارچه و سرور 4U با چهار عدد کارت گرافیک را به اشتراک میگذاریم. برای پردازندههای گرافیکی و سرورهای بهینهسازیشده برای هوش مصنوعی، میتوانید پیشنهادات ما را در [لینک به پیشنهادات GPU] و [لینک به سختافزار سرور] بررسی کنید.
—
چرا VRAM برای LLMها مهم است؟
VRAM حافظه پرسرعت روی پردازنده گرافیکی شماست که وزنهای مدل، فعالسازیها، و دادههای موقت را در طول پردازش ذخیره میکند. بر خلاف RAM سیستم، VRAM برای محاسبات موازی بهینهسازی شده است که آن را برای استنتاج و آموزش LLMها ضروری میسازد. VRAM ناکافی، مدلها را مجبور میکند دادهها را به حافظه کندتر CPU منتقل کنند، که عملکرد را به شدت کاهش میدهد. با رشد مدلها به میلیاردها پارامتر، دانستن نیازهای VRAM به شما کمک میکند تا بهترین تنظیمات GPU را بدون پرداخت هزینه اضافی انتخاب کنید. برای پیکربندیهای چند GPU، فناوریهایی مانند NVLink اتصالات پرسرعت بین پردازندههای گرافیکی را امکانپذیر میسازد و به اشتراکگذاری یکپارچه VRAM و حجم کاری را برای مدلهای بزرگتر یا آموزش توزیعشده فراهم میکند.
—
عوامل کلیدی مؤثر بر مصرف VRAM در LLMها
چندین عنصر بر میزان VRAM مصرفی توسط یک LLM تأثیر میگذارند. در اینجا یک توضیح کامل ارائه شده است:
| عامل | توضیحات | تأثیر بر VRAM |
| اندازه مدل (پارامترها) | تعداد پارامترها (مانند 7B برای 7 میلیارد) به طور مستقیم نیازهای حافظه را مقیاسبندی میکند. مدلهای بزرگتر وزنهای بیشتری را ذخیره میکنند. | بالا: VRAM پایه به طور خطی با پارامترها مقیاس مییابد. |
| دقت داده | سطوح دقتی مانند FP32 (4 بایت/پارامتر)، FP16/BF16 (2 بایت/پارامتر)، INT8 (1 بایت/پارامتر)، یا INT4 (0.5 بایت/پارامتر) حافظه را کاهش یا افزایش میدهند. کوانتیزهسازی (مانند به 4-بیت) VRAM را به طور قابل توجهی کاهش میدهد. | متوسط تا بالا: نصف کردن دقت میتواند تقریباً VRAM برای وزنها را نصف کند. |
| اندازه دستور (طول زمینه) | دستورات یا دنبالههای طولانیتر، کش کلید-مقدار (KV) را افزایش میدهند که دادههای میانی توجه را ذخیره میکند. | بالا: VRAM به طور خطی با طول دنباله رشد میکند که برای وظایف با زمینه طولانی حیاتی است. |
| اندازه دسته (Batch Size) | پردازش چند ورودی به طور همزمان (مانند برای ارائه خدمات به چندین کاربر). | متوسط: کش KV و فعالسازیها را در اندازه دسته ضرب میکند. |
| RAG (تولید با بازیابی افزوده) | RAG دادههای خارجی را واکشی میکند و به طور موثر طول زمینه را با اسناد بازیابیشده افزایش میدهد. | بالا: میتواند اندازه دستور موثر را دو یا سه برابر کند و کش KV را افزایش دهد. |
| استنتاج در مقابل آموزش | استنتاج (تولید خروجیها) VRAM کمتری نسبت به آموزش استفاده میکند، که گرادیانها و بهینهسازها را اضافه میکند. | پایین برای استنتاج: تمرکز در اینجا بر روی استنتاج است؛ آموزش میتواند 4 تا 10 برابر بیشتر نیاز داشته باشد. |
| سربار (Overhead) | بافرهای سیستم، کتابخانهها (مانند PyTorch)، و فعالسازیهای موقت. | پایین تا متوسط: برای ایمنی، یک بافر 10 تا 20 درصدی اضافه کنید. |
این عوامل با هم تعامل دارند—برای مثال، RAG بر روی یک مدل بزرگ با دستورات طولانی میتواند به سرعت VRAM را مصرف کند. همیشه یک بافر 20 درصدی برای سربار در دنیای واقعی اضافه کنید. در تنظیمات چند GPU با NVLink، میتوانید بار را در میان کارتها توزیع کنید و به طور موثر VRAM را برای وظایف پرتقاضا به اشتراک بگذارید.
—
نحوه محاسبه مصرف VRAM: فرمول
برای استنتاج LLM، مصرف VRAM به وزنهای مدل، کش KV و سربار تقسیم میشود. در اینجا یک فرمول ساده شده (بر حسب گیگابایت، با فرض اندازه دسته = 1) آورده شده است:
– وزنهای مدل: `(تعداد پارامترها × بایت در هر پارامتر) / 1e9`
(به عنوان مثال، FP16: 2 بایت/پارامتر؛ برای دقت تنظیم کنید).
– کش KV: `(2 × طول دنباله × لایهها × اندازه پنهان × بایت در هر پارامتر) / 1e9`
(2 برای کلید و مقدار؛ طول دنباله شامل دستور + توکنهای خروجی است).
– کل VRAM: وزنهای مدل + کش KV + سربار (1-2 گیگابایت).
برای مدلهای کوانتیزهشده، از فرمول زیر استفاده کنید: `(پارامترها × (بیت در هر پارامتر / 8)) / 1e9 × 1.2` (1.2 برای سربار است). ابزارهایی مانند VRAM Calculator میتوانند این کار را به صورت خودکار انجام دهند.
اگر از RAG استفاده میکنید، زمینه توسعهیافته را (مثلاً +10 هزار توکن از بازیابی) تخمین بزنید و آن را در فرمول کش KV قرار دهید. برای مقیاسبندی چند GPU، NVLink میتواند نیازهای VRAM موثر در هر GPU را با فعال کردن اشتراکگذاری کارآمد دادهها کاهش دهد.
—
مثال: محاسبه VRAM برای Llama 3 8B
بیایید برای Llama 3 8B متا (8 میلیارد پارامتر، 32 لایه، اندازه پنهان 4096) با دقت FP16، با زمینه 4096 توکن (دستور + خروجی)، بدون RAG و دسته=1 محاسبه کنیم.
– وزنهای مدل: 8e9 پارامتر × 2 بایت = 16e9 بایت ≈16 گیگابایت.
– کش KV: 2 (KV) × 4096 (دنباله) × 32 (لایهها) × 4096 (پنهان) × 2 (بایت) = 2.15e9 بایت ≈ 2.15 گیگابایت.
– سربار: 2 گیگابایت اضافه کنید.
– کل VRAM: 16 + 2.15 + 2 = 20.15 گیگابایت.
این مقدار بر روی یک GPU با 24 گیگابایت مانند RTX 4090 (24GB)یا RTX 5090 (32GB) جا میشود. حال، RAG را اضافه کنید: اگر بازیابی 8192 توکن اضافه کند (مجموع دنباله = 12288)، کش KV سه برابر شده و به ~6.45 گیگابایت میرسد، که مجموع را به ~24.45 گیگابایت میرساند—هنوز هم بر روی یک RTX 4090 قابل اجرا است، اما برای پایداری، NVLink را در یک تنظیمات چند GPU در نظر بگیرید. کوانتیزه کردن به 4-بیت (موثر ~0.5 بایت/پارامتر): وزنها به ~4 گیگابایت کاهش مییابد، مجموع به ~8 گیگابایت میرسد که برای تنظیمات با بودجه محدود مانند RTX 4090 (24GB) در سیستمهای مصرفی ایدهآل است.
—
الزامات VRAM برای مدلهای محبوب منبعباز
بر اساس معیارهای رایج، در اینجا جدولی از نیازهای VRAM برای استنتاج (زمینه 2048 توکن، دسته=1) آورده شده است. مقادیر تقریبی هستند؛ برای سختافزارهای پایینتر از کوانتیزهسازی استفاده کنید.
| مدل | پارامترها | VRAM (FP16/BF16) | VRAM (4-بیت Quant) | GPU پیشنهادی |
| Llama 3 8B | 8B | 16-18 گیگابایت | 5-6 گیگابایت | RTX 4090 (24GB) or RTX 5090 (32GB) |
| Llama 3 70B | 70B | 140-150 گیگابایت | 35-40 گیگابایت | 2x A100 80GB with NVLink, H100 (80GB), or H200 NVL (94GB) |
| Mistral 7B | 7B | 14-16 گیگابایت | 4-5 گیگابایت | RTX 4090 (24GB) or A100 40GB |
| Mixtral 8x7B | 47B (موثر) | 90-100 گیگابایت | 25-30 گیگابایت | 2x RTX 4090 (24GB each) with NVLink, or H100 (80GB) |
| Gemma 7B | 7B | 14-16 گیگابایت | 4-5 گیگابایت | RTX 4090 (24GB) or RTX 5090 (32GB) |
| Phi-3 Mini | 3.8B | 7-8 گیگابایت | 2-3 گیگابایت | RTX 4090 (24GB) or A100 40GB |
برای زمینههای بزرگتر یا RAG، کش KV را به همان نسبت مقیاسبندی کنید—به عنوان مثال، Llama 3 70B با 8192 توکن ممکن است به 10-15 گیگابایت اضافی نیاز داشته باشد. در چنین مواردی، سیستمهای چند GPU مانند سیستم NVIDIA HGX 8GPU (با NVSwitch برای حداکثر 8x H100/H200) یا سرور 4U با چهار عدد کارت گرافیک میتوانند بار را به طور کارآمدی مدیریت کنند.
—
انتخاب سختافزار مناسب برای تنظیمات LLM شما
برای مدلهای کوچک مانند Phi-3 Mini، یک GPU مصرفی مانند RTX 4090 (24GB) یا RTX 5090کافی است. اما برای مدلهای سنگین مانند Llama 3 70B، گزینههای سازمانی کلیدی هستند: A100 40GB یا A100 80GB برای نیازهای سطح متوسط، H100 یا H200 NVL برای عملکرد بالا با VRAM عظیم و پشتیبانی از NVLink. برای استقرارهای مقیاسبندیشده، سیستمهای کاملی مانند رور HGX 8GPU با وی م یک چارچه برای استنتاج توزیعشده یا سرور 4U با چهار عدد کارت گرافیک برای زیرساخت فشرده در نظر بگیرید. این تنظیمات از NVLink و NVSwitch برای اتصال داخلی GPUها استفاده میکنند و امکان انتقال سریعتر داده و اشتراکگذاری موثر VRAM را برای سناریوهای پیچیده RAG یا دستههای بزرگ فراهم میکنند. برای کارتهای NVIDIA RTX, A-series, و H-series، به صفحه کارت های گرافیک یا برای زیرساخت مقیاسپذیر هوش مصنوعی با پیکربندیهای VRAM بالا به صفحه سخت افزار هوش منصوعی مراجعه کنید.
نتیجهگیری
محاسبه VRAM پردازنده گرافیکی برای LLMها، استقرار آسان و مقرونبهصرفه را تضمین میکند. با در نظر گرفتن اندازه مدل، دقت، طول دستور و RAG، میتوانید از غافلگیریها جلوگیری کرده و عملکرد را به حداکثر برسانید. با فرمولهای اینجا شروع کنید، با ابزارهایی مانند تخمینگر حافظه Hugging Face آزمایش کنید و در صورت نیاز تنظیمات خود را ارتقا دهید. آمادهاید تا پروژههای هوش مصنوعی خود را قدرتمند کنید؟ همین امروز با ما تماس بگیرید!
دیدگاه خود را ثبت کنید
تمایل دارید در گفتگوها شرکت کنید؟در گفتگو ها شرکت کنید.