大型语言模型（LLM）部署中的内存消耗计算

在部署大型语言模型（LLM）时，显存（VRAM）的合理规划是决定模型能否高效运行的核心问题。本文将通过详细的公式推导和示例计算，系统解析模型权重、键值缓存（KV Cache）、激活内存及额外开销的计算逻辑，并探讨并发场景下显存需求的变化规律。

一、模型权重内存消耗计算

公式推导

模型权重的内存占用由参数数量、量化因子和数据类型共同决定：
$$\text{Model Memory}=\text{Number of Parameters}\times \frac{\text{Original Parameter Size}}{\text{Quantization Factor}}$$
其中：

• Number of Parameters：模型总参数量（如72亿参数）。
• Original Parameter Size：原始参数的字节大小（如FP32为4字节）。
• Quantization Factor：量化因子为原始参数字节大小与目标格式字节的比值（如FP32情况下，8位量化为4，16位量化为2）。

示例计算

假设模型参数为72亿，使用8位量化（Quantization Factor=4）：

$$\text{Model Memory}=\frac{72,000,000,000\times 4}{4}=72\text{亿字节}=72\text{GB}$$
注意：若使用FP16（16位量化），则：

$$\text{Model Memory}=\frac{72,000,000,000\times 4}{2}=144\text{GB}$$

二、键值缓存（KV Cache）内存消耗计算

公式推导

KV Cache是注意力机制中存储查询、键、值的缓存，其内存占用公式为：
$$\text{KV Cache Memory}=2\times \text{Layer Count}\times \text{Head Dim}\times \text{Heads}\times \text{Context Len}\times \text{Batch}\times \text{Data Size}$$
其中：

• Layer Count：模型层数（如48）。
• Head Dimension：每个注意力头的维度（如128）。
• Number of Heads：头的数量（如32）。
• Context Length：上下文长度（如12000）。
• Batch Size：单个请求的批处理样本数（如1）。
• Data Type Size：数据类型大小（FP16为2字节，FP32为4字节）。

示例计算

Batch Size=1，FP16：
$$\text{KV Cache Memory}=2\times 48\times 128\times 32\times 12,000\times 1\times 2=9,437,184,000\text{字节}\approx 8.79\text{GB}$$

三、激活函数输出与中间结果内存消耗

公式推导

假设所有中间结果同时驻留显存，激活内存由隐藏层维度、序列长度、层数及批次大小决定：
$$\text{Activation Memory}=\text{Hidden Dimension}\times \text{Sequence Length}\times \text{Batch Size}\times \text{Layer Count}\times \text{Data Type Size}$$
其中：

• Hidden Dimension：隐藏层维度（如4096）。
• Sequence Length：输入序列长度（通常与上下文长度一致）。
• Layer Count：模型层数（如48层）。

示例计算（FP16）

$$\text{Activation Memory}=4096\times 12,000\times 1\times 48\times 2=4,718,592,000\text{字节}\approx 4.72\text{GB}$$

四、额外开销

额外开销估算

额外开销包括临时缓冲区、框架开销等，通常按模型权重的10%-20%估算。
$$\text{Overhead Memory}=\alpha \times \text{Model Memory}(\alpha =0.1\sim 0.2)$$
示例（α=0.15，模型权重72GB）：
$$\text{Overhead Memory}=0.15\times 72\text{GB}=10.8\text{GB}$$

五、总内存计算

$$\text{Total Memory}=\text{Model Memory}+\text{KV Cache Memory}+\text{Activation Memory}+\text{Overhead Memory}$$

六、并发场景下的显存变化分析

在并发场景中同时处理多个请求，以下参数会显著变化，导致总内存需求增加：

1. 模型权重（Fixed）

• 显存占用：模型参数（权重）通常仅需加载一次，因此显存占用与并发数无关。
  若模型权重占用72GB显存，无论并发数为1还是32，该部分始终为72GB。

2. 激活内存（Activation Memory）

• 显存占用：每个请求的激活内存（前向传播中的中间结果）需独立存储，因此与并发数线性相关。
• 公式：
  $$\text{总激活显存}=\text{并发数}\times \text{单请求激活显存}$$

3. KV Cache（键值缓存）

• 显存占用：在Transformer的自注意力机制模型中，需要上下文缓存，假设KV Cache不共享的情况下，显存占用与并发数和序列长度成正比。
• 公式：
  $$总KVCache显存=并发数\times 单请求KVCache$$

对大型语言模型内存消耗的详细计算和并发情况的分析，我们可以更全面地了解模型部署中的内存需求，为实际应用提供有力的支持和指导。