如何在4GB显存的GPU上运行70B参数的大模型？

<h1 id="h1--4gb-gpu-70b-"><a name="如何在4GB显存的GPU上运行70B参数的大模型？" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>如何在4GB显存的GPU上运行70B参数的大模型？</h1><p>在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的发展速度日新月异。然而，这些模型的庞大体积通常要求在配备有大量显存的昂贵GPU上运行。最近，一项技术的讨论引起了广泛关注，它声称能够在仅有4GB显存的GPU上运行高达70B参数的模型。这是否意味着我们可以在相对低端的硬件上实现先进的AI计算？本文将深入探讨这一技术的实现方法、优势、局限性以及它对AI研究和应用的潜在影响。</p>
<h2 id="h2-u6280u672Fu5B9Eu73B0"><a name="技术实现" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>技术实现</h2><p>据讨论所述，这项技术通过分层加载模型来实现在显存有限的GPU上运行大型模型。具体来说，它一次只加载一个模型层，每层最多使用1.6GB的显存。这样，即使是具有80层的70B模型，也能够在4GB显存的GPU上运行。此外，这项技术还为键值（KV）缓存保留了大约30MB的空间。</p>
<p>该技术的实现依赖于开源项目air_llm，它似乎能够与Hugging Face（HF）平台无缝配合。这意味着，使用该技术的研究人员和开发者可以轻松地访问和部署HF平台上的模型。</p>
<h2 id="h2-u6280u672Fu4F18u52BFu4E0Eu5C40u9650u6027"><a name="技术优势与局限性" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>技术优势与局限性</h2><p>这项技术的优势在于它显著降低了运行大型AI模型所需的硬件门槛。通过这种方法，即便是预算有限的个人或小型实验室也能够尝试运行和研究大型模型。此外，这种技术为分布式计算提供了新的可能性，类似于“folding<a href="https://github.com/home" title="@home" class="at-link">@home</a>”项目，可以利用闲置的计算资源来训练或微调大型语言模型。</p>
<p>然而，这项技术也存在一些局限性。首先，它的运行速度相对较慢，可能远低于0.1个令牌/秒（t/s）。其次，模型的上下文长度（ctxlen）可能会受到限制。此外，这种方法的效率依赖于GPU的PCIe带宽和存储速度。如果使用现代SSD，特别是PCIe Gen5，可以较容易地达到32Gb/s的数据传输速度，但这也意味着数据必须适合缓存中。对于更大的数据集，这可能成为瓶颈。</p>
<h2 id="h2-u5B9Eu9645u5E94u7528u4E0Eu5C55u671B"><a name="实际应用与展望" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>实际应用与展望</h2><p>尽管存在局限性，这项技术在特定场景下仍然有其价值。例如，在批量处理任务中，如果能够在加载后重复使用同一层，那么处理速度将大大提升。此外，如果GPU显存没有被完全占用，可以在推理一个模型层的同时加载下一个模型层，类似于帧缓冲的概念。</p>
<p>此外，可以利用空闲的CPU和计算核心来压缩和解压下一个模型层，从而在推理过程中超越PCIe Gen4总线的速度。这意味着在单个工作站上运行高达2万亿参数的网络（或MoE集合）成为可能。</p>
<p>总的来说，这项技术展示了在资源受限的情况下运行大型模型的潜力。尽管目前它可能不是最高效的推理方法，但它为未来的研究和应用开辟了新的道路，特别是在资源有限的环境中。</p>
<h2 id="h2-u7ED3u8BBA"><a name="结论" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>结论</h2><p>通过技术和社区的集体努力，我们正见证着AI领域的边界不断被推进。这项在4GB显存GPU上运行70B参数模型的技术可能不是万能的解决方案，但它为我们提供了一个有趣的视角，让我们思考如何在有限的资源下最大化AI技术的潜能。随着技术的进步和创新的持续，我们有理由期待在未来能够更加便捷和经济地利用大型AI模型。</p>

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