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以Llama-3-70B模型为例，详细分析所需要的gpu内存大小，假设并发是10个，平均一次推理的上下文是3000token.你需要考虑模型的总的层数，隐藏层的向量维度。

要详细分析 Llama-3-70B 模型在并发推理时的 GPU 内存需求，我们需要从模型参数、推理上下文、并发请求以及 GPU 内存分配等多个方面进行计算和分析。以下是逐步的分析过程，假设并发数为 10，平均每次推理的上下文为 3000 token。

1. Llama-3-70B 模型的基本参数

Llama-3-70B 是一个拥有 700 亿参数的语言模型。根据公开信息和类似模型（如 Llama-2-70B）的结构，我们可以推测其大致配置如下（具体参数可能因 Meta AI 的实现而略有变化，假设如下为合理近似）：

参数量：70B（700 亿个参数）。
层数：一般大型语言模型（如 Llama-2-70B）有 80 层，我们假设 Llama-3-70B 层数接近，为 80 层。
隐藏层维度（hidden size）：Llama-2-70B 的隐藏层维度为 8192，考虑到 Llama-3 的优化，假设 Llama-3-70B 的隐藏层维度为 8192（或稍高，如 12288，但我们以 8192 为基准）。
注意力头数：假设为 64（基于 Llama-2-70B 的 64 个注意力头）。
参数存储精度：通常模型推理使用 FP16（半精度浮点数，2 字节）或 INT8（8 位整数，