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在训练和推理大型语言模型时，显存（GPU 内存）的需求是一个关键考虑因素。准确估计这些需求有助于选择合适的硬件配置，确保模型高效运行。

推理阶段的显存需求

在推理过程中，显存主要用于存储模型权重和中间激活值。模型权重的显存需求可以通过以下公式估算：

模型权重显存 = 参数数量 × 每个参数的字节数

例如，对于一个具有 70 亿（7B）参数的模型：

• FP32（32 位精度）：7B × 4 字节 = 28 GB
• FP16（16 位精度）：7B × 2 字节 = 14 GB
• INT8（8 位量化）：7B × 1 字节 = 7 GB
• INT4（4 位量化）：7B × 0.5 字节 = 3.5 GB

此外，中间激活值的显存需求取决于批量大小（batch size）、序列长度（sequence length）等因素。通常情况下，推理阶段的中间激活值占用的显存相对较小，但在处理