估算Transformer模型的显存需求:显存需求 ≈ 模型参数 + 优化器状态 + 梯度 + 激活值 + 临时缓冲区
- 模型参数:
模型参数 = 参数数量 * 4 字节 (假设使用float32) - 优化器状态:
对于Adam优化器: 优化器状态 = 参数数量 * 8 字节 (两个状态变量,每个4字节) - 梯度:
梯度 = 参数数量 * 4 字节 - 激活值:
激活值 ≈ 批次大小 * 序列长度 * 隐藏维度 * 层数 * 4 字节 * C
(C是一个常数,通常在2-4之间,取决于具体实现) - 临时缓冲区:
临时缓冲区 ≈ 批次大小 * 序列长度 * 隐藏维度 * 4 字节 * D
(D是另一个常数,通常在1-2之间)
因此,更细化的公式可以表示为:显存需求 ≈ 参数数量 * 16 字节 +
批次大小 * 序列长度 * 隐藏维度 * (层数 * C + D) * 4 字节其中:
- 16字节 = 4(参数) + 8(优化器状态) + 4(梯度)
- C 和 D 是与具体实现相关的常数
注意事项:
- 这个公式假设使用float32精度。如果使用半精度(float16或bfloat16),可以将相关部分除以2。
- 实际显存使用可能因框架实现、优化技术(如梯度累积、混合精度训练等)而有所不同。
- 对于非常大的模型,可能需要考虑模型并行、数据并行等技术对显存使用的影响。
- 注意力机制的内存使用与序列长度的平方成正比,对于很长的序列可能需要单独考虑。
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半精度(float16或bfloat16)的显存使用公式与全精度(float32)类似,但需要进行一些调整。以下是针对半精度的更详细公式:显存需求 ≈ 模型参数 + 优化器状态 + 梯度 + 激活值 + 临时缓冲区
模型参数:
模型参数 = 参数数量 * 2 字节 (float16/bfloat16)优化器状态:
- Adam优化器: 优化器状态 = 参数数量 * 4 字节 (两个状态变量,每个2字节)
- SGD优化器: 优化器状态 = 参数数量 * 2 字节 (动量)
- AdamW优化器: 优化器状态 = 参数数量 * 4 字节 (与Adam相同)
梯度:
梯度 = 参数数量 * 2 字节激活值:
激活值 ≈ 批次大小 * 序列长度 * 隐藏维度 * 层数 * 2 字节 * C
(C是一个常数,通常在2-4之间,取决于具体实现)临时缓冲区:
临时缓冲区 ≈ 批次大小 * 序列长度 * 隐藏维度 * 2 字节 * D
(D是另一个常数,通常在1-2之间)
因此,更细化的公式可以表示为:显存需求 ≈ 参数数量 * 8 字节 +
批次大小 * 序列长度 * 隐藏维度 * (层数 * C + D) * 2 字节其中:
- 8字节 = 2(参数) + 4(优化器状态,以Adam为例) + 2(梯度)
- C 和 D 是与具体实现相关的常数
注意事项:
- 这个公式假设使用float16或bfloat16精度。
- 某些操作可能仍需要float32精度,这可能会增加一些显存使用。
- 混合精度训练可能会导致一些额外的显存开销。
- 实际显存使用可能因框架实现、优化技术而有所不同。
- 对于非常大的模型,可能需要考虑模型并行、数据并行等技术对显存使用的影响。
其他常见优化器的状态:
- RMSprop: 优化器状态 = 参数数量 * 2 字节 (平方梯度的移动平均)
- Adagrad: 优化器状态 = 参数数量 * 2 字节 (累积平方梯度)
- Adadelta: 优化器状态 = 参数数量 * 4 字节 (两个累积项)