首頁 ai 有效批次大小計算 產生日期: 2026年7月20日 下午09:34 有效批次大小計算 輸入 每裝置批次8資料平行裝置數64累積步數4序列長度4,096 AI & LLM 有效批次大小計算 由每裝置微批次、資料平行裝置數與梯度累積步數，計算分散式訓練的有效（全域）批次大小，並給出每次最佳化步驟的詞元數。 輸入 平行 每裝置批次 每張加速器在一次前向與反向傳遞中處理的微批次，以序列計。此值受裝置記憶體所限。 資料平行裝置數 持有完整模型副本並平行處理各自微批次的加速器數量。它們的梯度會在每一步取平均。 累積步數 ≥ 1 在一次最佳化器更新前累加的前向與反向傳遞次數。累積可在不增加記憶體的情況下放大有效批次。 序列 序列長度 批次中每條序列的詞元數。將有效批次乘以此長度，即得每次最佳化步驟所見的詞元數。 結果 輸入數值即可顯示計算結果。 有效批次大小 貢獻於一次最佳化器更新的序列數：8 乘以 64 個裝置再乘以 4 累積步，即 ...。 每步詞元數 每次最佳化器更新所消耗的詞元數，等於 ... 條序列的有效批次乘以每條 4,096 個詞元，即 ...。 分享 列印報告 重設 嵌入 嵌入這個計算機 預覽 將這段程式碼貼到您的網頁中即可顯示計算機。 複製程式碼 分享這個計算 開啟此連結的人都會看到您填入的數值。 複製連結 分享至 XFacebookLINE 電子郵件 最後更新：2026-06-22 有效批次大小 有效批次大小是貢獻於單次最佳化器更新的訓練樣本數。在單一裝置上，它等於微批次，但分散式訓練把工作展開到許多加速器上，且常在每次權重更新前累加數次傳遞，因此最佳化器實際所見的全域批次，可比單一晶片所能容納的大上數百倍。本計算由產生它的三個乘數，重建這個全域數字以及它所代表的詞元數。 全域批次為何重要 文獻中幾乎每一份學習率排程、暖身長度與收斂結果，都以全域批次而非每裝置微批次表述。一個團隊若從 8 個裝置擴增到 64 個卻未重新計算有效批次，便會在無形中改變最佳化動態，同一份程式碼如今每次更新邁出的步伐大了 8 倍，可能因而發散或停滯。因此，掌握有效批次是調校學習率、重現已發表配方，或比較不同叢集規模兩次訓練的前提。 計算公式 三個獨立因子相乘。設每裝置微批次 bb、資料平行副本數 dd、梯度累積步數 aa，則有效批次 BB，以及在序列長度 LL 下每次最佳化步驟的詞元數 TT 為 B=b⋅d⋅aT=B⋅L\begin{aligned} B &= b \cdot d \cdot a \\ T &= B \cdot L \end{aligned}BT=b⋅d⋅a=B⋅L 每個資料平行副本處理各自的微批次，梯度再取平均，因此副本數會放大批次。累積在一次更新前累加 aa 次連續傳遞，再放大一次。詞元數即為序列數乘以每條序列的長度。 計算範例 取每張 64 個裝置上各 8 條序列的微批次，搭配 4 個累積步與 4,096 詞元的脈絡長度： B=8×64×4=2048T=2048×4096=8,388,608\begin{aligned} B &= 8 \times 64 \times 4 = 2048 \\ T &= 2048 \times 4096 = 8{,}388{,}608 \end{aligned}BT=8×64×4=2048=2048×4096=8,388,608 最佳化器每次更新所見的為 2,048 條序列，約 840 萬個詞元，儘管任一裝置同時持有的序列從不超過 8 條。把累積步數加倍至 8，可在每裝置記憶體完全不變的情況下，將有效批次提升至 4,096，代價是更新之間的傳遞次數加倍。 適用限制 本模型涵蓋資料平行複製與梯度累積，這兩項會改變全域批次的因子。它刻意略過張量、管線與序列平行：這些把單一模型或序列切分到多個裝置以容納記憶體，卻不放大全域批次，因此某副本所分片所橫跨的裝置，不應計入 dd。詞元數也假設序列長度固定；變長或打包的批次需要另行的詞元計算。選擇微批次的記憶體面由 梯度累積記憶體計算機處理，而吞吐量如何隨裝置增加而縮放則由 資料平行擴展計算處理。 常見問題（FAQ）有效批次大小是什麼有效批次（或稱全域批次）大小，是貢獻於單次最佳化器更新的訓練樣本數。在分散式訓練中，它等於每裝置微批次乘以資料平行副本數，再乘以梯度累積步數，因為這些傳遞全都先累加，權重才更新一次。 這正是攸關學習率縮放與可重現性的數字，而非僅能放進單一裝置的那個較小的微批次。 為何使用梯度累積梯度累積會執行數次前向與反向傳遞並累加其梯度，再套用一次最佳化步驟，如此可在不同時持有更多激活值的情況下放大有效批次。它讓記憶體受限的環境得以重現較大叢集的大批次行為，代價是每次更新的實際耗時增加。 這項取捨是以吞吐量換取記憶體：每個累積步都是真實的算力，但每個週期僅發生一次最佳化器更新與一次通訊。 批次大小與每步詞元數有何不同批次大小計的是序列數，每步詞元數則計這些序列所含的個別詞元，即批次乘以序列長度。詞元預算規劃與許多已發表的學習率排程都以每詞元表述，因此詞元數往往是較具可移植性的數字。兩次訓練若序列數相同但序列長度不同，每步所見的詞元數便不同，這也是此處同時回報兩個數字的原因。 免責聲明 本計算僅涵蓋資料平行複製與梯度累積。它不建模張量、管線或序列平行，這些會改變全域批次在裝置間的切分方式，但不改變全域批次本身。請確認你的框架對微批次與累積的計算方式一致。 推薦的下一個 梯度累積記憶體計算機 依據微批次大小、累積步數、資料平行副本數,以及每個樣本的激活值成本,計算透過梯度累積所達到的有效批次大小,以及它所需的激活值記憶體。 深入了解資料平行擴展計算 由每裝置吞吐量與擴展效率，估算資料平行裝置上的實際訓練吞吐量，並給出理想的線性吞吐量，以及相對單一裝置的實際加速比。 深入了解 200+ 計算機 · 10 種語言 · 完全免費 更多training 有效批次大小計算訓練 FLOPs 計算梯度累積記憶體計算機資料平行擴展計算資料集詞元數計算算力最佳模型大小計算 +6 more Show less 算力預算可訓練輪數計算管線平行氣泡計算學習率暖身計算Chinchilla 最佳詞元數計算LLM 訓練 VRAM 計算機LoRA 參數計算機 其他ai計算機 cost 文字轉語音成本計算機代理人成本計算機向量資料庫大小計算機向量資料庫成本計算機自架與 API 損益平衡計算機批次 API 節省計算機每元詞元數計算機系統提示攤提計算機函式呼叫詞元額外負擔計算機音訊轉錄成本計算機訓練時間與成本計算訓練碳足跡計算情境成本增長計算機情境視窗容納計算機推論能源成本計算機嵌入成本計算機提示快取節省計算機結構化輸出額外負擔計算機詞元成本計算機詞元轉字數計算機微調成本計算影像生成成本計算機GPU 利用率成本計算器GPU 雲端成本計算機LLM 每月成本計算機LLM 速率限制規劃計算機inference 多模態影像詞元計算器有效每秒標記數計算器批次推論吞吐量計算器每標記 FLOP 計算機推測解碼加速計算機推論吞吐量計算器推論延遲計算器模型 FLOP 使用率計算機infrastructure 注意力記憶體計算機專家混合活躍參數計算機量化模型大小計算器模型下載時間計算器GPU 數量需求計算機KV 快取大小計算機LLM 推論 VRAM 計算器Transformer 參數量計算機retrieval RAG 分塊計算器evaluation 困惑度計算器A/B 測試顯著性計算器LLM 評估樣本數計算器pass@k 計算器所有工具 餘弦相似度計算器 這個計算機對您有幫助嗎？ 有幫助 需要改進 需要改進 我們可以如何改進這個計算機？ 送出回饋 由 OneCalc 提供 ↗
最後更新：2026-06-22 有效批次大小 有效批次大小是貢獻於單次最佳化器更新的訓練樣本數。在單一裝置上，它等於微批次，但分散式訓練把工作展開到許多加速器上，且常在每次權重更新前累加數次傳遞，因此最佳化器實際所見的全域批次，可比單一晶片所能容納的大上數百倍。本計算由產生它的三個乘數，重建這個全域數字以及它所代表的詞元數。 全域批次為何重要 文獻中幾乎每一份學習率排程、暖身長度與收斂結果，都以全域批次而非每裝置微批次表述。一個團隊若從 8 個裝置擴增到 64 個卻未重新計算有效批次，便會在無形中改變最佳化動態，同一份程式碼如今每次更新邁出的步伐大了 8 倍，可能因而發散或停滯。因此，掌握有效批次是調校學習率、重現已發表配方，或比較不同叢集規模兩次訓練的前提。 計算公式 三個獨立因子相乘。設每裝置微批次 bb、資料平行副本數 dd、梯度累積步數 aa，則有效批次 BB，以及在序列長度 LL 下每次最佳化步驟的詞元數 TT 為 B=b⋅d⋅aT=B⋅L\begin{aligned} B &= b \cdot d \cdot a \\ T &= B \cdot L \end{aligned}BT=b⋅d⋅a=B⋅L 每個資料平行副本處理各自的微批次，梯度再取平均，因此副本數會放大批次。累積在一次更新前累加 aa 次連續傳遞，再放大一次。詞元數即為序列數乘以每條序列的長度。 計算範例 取每張 64 個裝置上各 8 條序列的微批次，搭配 4 個累積步與 4,096 詞元的脈絡長度： B=8×64×4=2048T=2048×4096=8,388,608\begin{aligned} B &= 8 \times 64 \times 4 = 2048 \\ T &= 2048 \times 4096 = 8{,}388{,}608 \end{aligned}BT=8×64×4=2048=2048×4096=8,388,608 最佳化器每次更新所見的為 2,048 條序列，約 840 萬個詞元，儘管任一裝置同時持有的序列從不超過 8 條。把累積步數加倍至 8，可在每裝置記憶體完全不變的情況下，將有效批次提升至 4,096，代價是更新之間的傳遞次數加倍。 適用限制 本模型涵蓋資料平行複製與梯度累積，這兩項會改變全域批次的因子。它刻意略過張量、管線與序列平行：這些把單一模型或序列切分到多個裝置以容納記憶體，卻不放大全域批次，因此某副本所分片所橫跨的裝置，不應計入 dd。詞元數也假設序列長度固定；變長或打包的批次需要另行的詞元計算。選擇微批次的記憶體面由 梯度累積記憶體計算機處理，而吞吐量如何隨裝置增加而縮放則由 資料平行擴展計算處理。 常見問題（FAQ）有效批次大小是什麼有效批次（或稱全域批次）大小，是貢獻於單次最佳化器更新的訓練樣本數。在分散式訓練中，它等於每裝置微批次乘以資料平行副本數，再乘以梯度累積步數，因為這些傳遞全都先累加，權重才更新一次。 這正是攸關學習率縮放與可重現性的數字，而非僅能放進單一裝置的那個較小的微批次。 為何使用梯度累積梯度累積會執行數次前向與反向傳遞並累加其梯度，再套用一次最佳化步驟，如此可在不同時持有更多激活值的情況下放大有效批次。它讓記憶體受限的環境得以重現較大叢集的大批次行為，代價是每次更新的實際耗時增加。 這項取捨是以吞吐量換取記憶體：每個累積步都是真實的算力，但每個週期僅發生一次最佳化器更新與一次通訊。 批次大小與每步詞元數有何不同批次大小計的是序列數，每步詞元數則計這些序列所含的個別詞元，即批次乘以序列長度。詞元預算規劃與許多已發表的學習率排程都以每詞元表述，因此詞元數往往是較具可移植性的數字。兩次訓練若序列數相同但序列長度不同，每步所見的詞元數便不同，這也是此處同時回報兩個數字的原因。 免責聲明 本計算僅涵蓋資料平行複製與梯度累積。它不建模張量、管線或序列平行，這些會改變全域批次在裝置間的切分方式，但不改變全域批次本身。請確認你的框架對微批次與累積的計算方式一致。
