【AI分析进行时】大模型显存需求估算与国内开源模型实践指南
1. 背景介绍
近年来，大语言模型技术迅猛发展，国内企业和科研机构也积极投身开源大模型研发，推出了一系列性能优异、应用广泛的开源模型。这些模型在自然语言处理、智能对话、内容生成等领域展现出强大能力，为产业应用和学术研究提供了重要支撑。
随着模型参数量从百亿到千亿级别的增长，其训练和推理过程对硬件资源尤其是显存的需求日益突出。准确估算显存需求对于硬件选型、资源配置、模型优化及项目可行性评估至关重要。本文结合国内最新开源大模型，系统介绍显存需求估算方法与实践案例，为相关从业者提供参考。
2. 大模型显存需求估算理论
2.1 基础变量定义
| 变量符号 | 变量名称 | 说明与典型取值 |
|---|---|---|
| NNN | 模型参数量 | 单位：个（如7B模型，N=7×109N=7 \times 10^9N=7×109）；常用NBN_BNB表示“十亿参数量”（即N=NB×109N = N_B \times 10^9N=NB×109） |
| bpb_pbp | 参数数据类型字节数 | FP32=4，FP16/BF16=2，FP8=1，INT8=1，INT4=0.5（量化场景） |
| bgb_gbg | 梯度数据类型字节数 | 通常与参数精度一致（bg=bpb_g = b_pbg=bp），部分场景用FP32（bg=4b_g=4bg=4）避免精度丢失 |
| non_ono | 优化器单参数状态数 | SGD=1（仅梯度），Adam/AdamW=2（一阶矩mmm+二阶矩vvv），Adafactor≈1.5（稀疏优化） |
| bob_obo | 优化器状态数据类型字节数 | 主流用FP32（bo=4b_o=4bo=4），即使参数是FP16，避免数值下溢 |
| kactk_{act}kact | 中间激活值系数 | 与模型架构（Transformer层数/头数）、batch size、序列长度相关，训练时kact=2∼20k_{act}=2\sim20kact=2∼20，推理时kactinfer=1∼10k_{act}^{infer}=1\sim10kactinfer=1∼10 |
| rtempr_{temp}rtemp | 临时缓存比例 | 计算softmax、层归一化等的临时变量，通常rtemp=0.05∼0.1r_{temp}=0.05\sim0.1rtemp=0.05∼0.1（5%~10%） |
2.2 训练模式显存需求公式
2.2.1 精确公式（单卡，无并行）
训练总显存（单位：字节）：
Vtrain=[N⋅bp+N⋅bg+N⋅no⋅bo+kact⋅N⋅bp]×(1+rtemp) V_{train} = \left[ N \cdot b_p + N \cdot b_g + N \cdot n_o \cdot b_o + k_{act} \cdot N \cdot b_p \right] \times (1 + r_{temp}) Vt