首頁 ai LLM 訓練 VRAM 計算機 產生日期: 2026年7月20日 下午09:34 LLM 訓練 VRAM 計算機 輸入 參數量7每參數記憶體混合精度 Adam(16 bytes/參數)激活值記憶體0 AI & LLM LLM 訓練 VRAM 計算機 依參數量、最佳化器選擇與激活值記憶體，搭配混合精度 Adam 每參數 16 bytes 的經驗法則，估算完整微調大型語言模型所需的 GPU VRAM。 輸入 模型 參數量 模型參數量,以十億為單位,例如 7B 模型填 7。完整微調會更新每一個參數,因此每個參數在記憶體中都要保留權重、梯度與最佳化器狀態。 每參數記憶體 混合精度 Adam 16 bytes/參數 每個參數在權重、梯度與最佳化器狀態上合計消耗的 bytes。混合精度 Adam 需要每參數 16 bytes;8-bit Adam 將最佳化器狀態壓到約 12;一般帶動量的 SGD 約需 8。 激活值 激活值記憶體 前向傳播期間儲存的激活值估計記憶體,以 GB 為單位。由於其大小取決於批次大小與序列長度,而非參數量,因此在此另行輸入。維持為零即可單看模型狀態。 結果 輸入數值即可顯示計算結果。 總 VRAM 完整微調所需的 VRAM 估計:... GB 的模型狀態加上 0 GB 的激活值,約為 ... GB。 詳細資料 模型狀態 權重、梯度與最佳化器狀態所需的記憶體:7 十億參數,每參數 混合精度 Adam(16 bytes/參數) bytes,約為 ... GB。對於給定的模型與最佳化器,這個值是固定的。 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 LLM 訓練 VRAM 完整微調一個大型語言模型所需的 GPU 記憶體,遠多於單純執行它所需,而原因出在最佳化器。推論只保留權重,但訓練還必須為每個參數保留梯度,以及最佳化器的執行狀態,再加上前向傳播期間儲存的激活值。本計算機依參數量、最佳化器每參數的記憶體成本,以及另行輸入的激活值數字,估算完整微調的總 VRAM。 模型狀態占大宗 訓練中最大的固定成本是模型狀態——權重、它們的梯度,以及最佳化器狀態。設有 NN 十億參數,每參數 BB bytes,模型狀態占用 M=N⋅B GBM = N \cdot B\ \text{GB}M=N⋅B GB 搭配 Adam 的混合精度訓練,其標準數字是每參數 16 bytes,拆解如下:前向傳播使用的 16-bit 權重占兩個 bytes,其 16-bit 梯度占兩個,為維持數值穩定而保留的 32-bit 權重主副本占四個,以及 Adam 兩個動差估計值——動量與變異數——各四個。這就是每參數 2+2+4+4+4=16 bytes2 + 2 + 4 + 4 + 4 = 16\ \text{bytes}。較省的最佳化器會縮減最佳化器狀態的部分:8-bit Adam 以較低精度儲存其動差,約每參數 12 bytes;一般帶動量的 SGD 則約需 8。 激活值另行輸入 模型與最佳化器一旦選定,模型狀態便固定,但激活值並非如此。它們是前向傳播期間快取的中間值,讓反向傳播得以計算梯度,其大小隨批次大小與序列長度變動,而非參數量。正因為這種獨立性,本計算機將激活值記憶體視為獨立輸入,直接相加: V=M+AV = M + AV=M+A 其中 AA 是以 GB 為單位的激活值記憶體。激活值記憶體可透過跑一個訓練步驟並讀取峰值用量來量測,或以激活值檢查點大幅削減——後者會在反向傳播時重算激活值,而非保留它們。 範例計算 取一個 70 億參數的模型,以混合精度 Adam 微調,先不計激活值估計: M=7×16=112 GBV=112+0=112 GB\begin{aligned} M &= 7 \times 16 = 112\ \text{GB} \\ V &= 112 + 0 = 112\ \text{GB} \end{aligned}MV=7×16=112 GB=112+0=112 GB 光是模型狀態就是 112 GB——已經超出單張 80 GB 加速器。再加上實際的 20 GB 激活值,總計來到 132 GB,這把重點講得很清楚:即便是 7B 模型——以 16-bit 推論來服務再輕鬆不過——也無法在單張主流 GPU 上完整微調。單純執行模型所需的小得多的記憶體,在 LLM 推論 VRAM 計算器 中有說明。 為什麼 LoRA 改變了局面 每參數 16 bytes 的大部分是梯度與最佳化器狀態,而它們只存在於正在訓練的參數上。LoRA 凍結基底權重,只訓練小型的低秩適配器,因此梯度與最佳化器狀態只涵蓋遠低於百分之一的參數。凍結的權重仍占記憶體,但移除最大的一項,正是讓一個完整微調需要 132 GB 的模型,得以塞進單張 24 GB 顯示卡的關鍵。這些適配器的大小,以及秩如何控制它們,在 LoRA 參數計算機 中有探討。請將此處的數字視為規劃用的估計值,並以實際訓練步驟驗證,因為暫存緩衝與框架配置會讓真實數字有所變動。 常見問題（FAQ）每參數 16 bytes 是怎麼來的?搭配 Adam 最佳化器的混合精度訓練會為每個參數保留好幾份副本。兩個 bytes 存放前向傳播使用的 16-bit 權重,另外兩個 bytes 存放其 16-bit 梯度。接著 Adam 最佳化器會保留一份 32-bit 的權重主副本(四個 bytes),再加上兩個 32-bit 的動差估計值——動量與變異數——各四個 bytes。 相加得到 2 + 2 + 4 + 4 + 4 = 16 bytes,這就是完整微調中模型狀態的標準估計值。 為什麼 LoRA 需要的記憶體少這麼多?完整微調為每個參數都帶著梯度與最佳化器狀態,這正是每參數 16 bytes 的大宗。LoRA 凍結原始權重,只訓練小型的低秩適配矩陣,因此只有極小一部分參數——通常遠低於百分之一——才有梯度與最佳化器狀態。 凍結的基底權重仍占用記憶體,但不需要梯度或最佳化器狀態,這移除了最大的一項,讓大型模型得以在單一 GPU 上微調。這些適配器的大小,在 LoRA 參數計算機中有進一步探討。 我該如何估算激活值記憶體?激活值記憶體是前向傳播期間保留的中間值儲存空間,以便反向傳播能計算梯度。與模型狀態不同,它隨批次大小與序列長度變動,而非參數量,因此在此另行輸入。 可以實際跑一個訓練步驟並讀取峰值記憶體來直接量測,或以激活值檢查點(activation checkpointing)大幅降低——後者會在反向傳播時重算激活值,而非儲存它們。若只是粗略規劃,可先從零開始看模型狀態的下限,再加上實測數字。 免責聲明 這是完整微調記憶體的一階估計。它略去了暫存緩衝、通訊開銷與框架特定的配置,並將激活值視為單一輸入數字。在據此選購硬體前,請以實際訓練步驟驗證。 推薦的下一個 LLM 推論 VRAM 計算器 根據參數量、權重精度，以及 KV 快取、激活值與碎片化所佔的執行階段開銷，估算為大型語言模型提供推論服務所需的 GPU VRAM。 深入了解LoRA 參數計算機 依層數、每層適配的模組數、隱藏層維度與 LoRA 秩，估算 LoRA 微調所增加的可訓練參數數量，以及所需的最佳化器記憶體。 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LLM 訓練 VRAM 計算機 +6 more Show less 算力最佳模型大小計算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 LLM 訓練 VRAM 完整微調一個大型語言模型所需的 GPU 記憶體,遠多於單純執行它所需,而原因出在最佳化器。推論只保留權重,但訓練還必須為每個參數保留梯度,以及最佳化器的執行狀態,再加上前向傳播期間儲存的激活值。本計算機依參數量、最佳化器每參數的記憶體成本,以及另行輸入的激活值數字,估算完整微調的總 VRAM。 模型狀態占大宗 訓練中最大的固定成本是模型狀態——權重、它們的梯度,以及最佳化器狀態。設有 NN 十億參數,每參數 BB bytes,模型狀態占用 M=N⋅B GBM = N \cdot B\ \text{GB}M=N⋅B GB 搭配 Adam 的混合精度訓練,其標準數字是每參數 16 bytes,拆解如下:前向傳播使用的 16-bit 權重占兩個 bytes,其 16-bit 梯度占兩個,為維持數值穩定而保留的 32-bit 權重主副本占四個,以及 Adam 兩個動差估計值——動量與變異數——各四個。這就是每參數 2+2+4+4+4=16 bytes2 + 2 + 4 + 4 + 4 = 16\ \text{bytes}。較省的最佳化器會縮減最佳化器狀態的部分:8-bit Adam 以較低精度儲存其動差,約每參數 12 bytes;一般帶動量的 SGD 則約需 8。 激活值另行輸入 模型與最佳化器一旦選定,模型狀態便固定,但激活值並非如此。它們是前向傳播期間快取的中間值,讓反向傳播得以計算梯度,其大小隨批次大小與序列長度變動,而非參數量。正因為這種獨立性,本計算機將激活值記憶體視為獨立輸入,直接相加: V=M+AV = M + AV=M+A 其中 AA 是以 GB 為單位的激活值記憶體。激活值記憶體可透過跑一個訓練步驟並讀取峰值用量來量測,或以激活值檢查點大幅削減——後者會在反向傳播時重算激活值,而非保留它們。 範例計算 取一個 70 億參數的模型,以混合精度 Adam 微調,先不計激活值估計: M=7×16=112 GBV=112+0=112 GB\begin{aligned} M &= 7 \times 16 = 112\ \text{GB} \\ V &= 112 + 0 = 112\ \text{GB} \end{aligned}MV=7×16=112 GB=112+0=112 GB 光是模型狀態就是 112 GB——已經超出單張 80 GB 加速器。再加上實際的 20 GB 激活值,總計來到 132 GB,這把重點講得很清楚:即便是 7B 模型——以 16-bit 推論來服務再輕鬆不過——也無法在單張主流 GPU 上完整微調。單純執行模型所需的小得多的記憶體,在 LLM 推論 VRAM 計算器 中有說明。 為什麼 LoRA 改變了局面 每參數 16 bytes 的大部分是梯度與最佳化器狀態,而它們只存在於正在訓練的參數上。LoRA 凍結基底權重,只訓練小型的低秩適配器,因此梯度與最佳化器狀態只涵蓋遠低於百分之一的參數。凍結的權重仍占記憶體,但移除最大的一項,正是讓一個完整微調需要 132 GB 的模型,得以塞進單張 24 GB 顯示卡的關鍵。這些適配器的大小,以及秩如何控制它們,在 LoRA 參數計算機 中有探討。請將此處的數字視為規劃用的估計值,並以實際訓練步驟驗證,因為暫存緩衝與框架配置會讓真實數字有所變動。 常見問題（FAQ）每參數 16 bytes 是怎麼來的?搭配 Adam 最佳化器的混合精度訓練會為每個參數保留好幾份副本。兩個 bytes 存放前向傳播使用的 16-bit 權重,另外兩個 bytes 存放其 16-bit 梯度。接著 Adam 最佳化器會保留一份 32-bit 的權重主副本(四個 bytes),再加上兩個 32-bit 的動差估計值——動量與變異數——各四個 bytes。 相加得到 2 + 2 + 4 + 4 + 4 = 16 bytes,這就是完整微調中模型狀態的標準估計值。 為什麼 LoRA 需要的記憶體少這麼多?完整微調為每個參數都帶著梯度與最佳化器狀態,這正是每參數 16 bytes 的大宗。LoRA 凍結原始權重,只訓練小型的低秩適配矩陣,因此只有極小一部分參數——通常遠低於百分之一——才有梯度與最佳化器狀態。 凍結的基底權重仍占用記憶體,但不需要梯度或最佳化器狀態,這移除了最大的一項,讓大型模型得以在單一 GPU 上微調。這些適配器的大小,在 LoRA 參數計算機中有進一步探討。 我該如何估算激活值記憶體?激活值記憶體是前向傳播期間保留的中間值儲存空間,以便反向傳播能計算梯度。與模型狀態不同,它隨批次大小與序列長度變動,而非參數量,因此在此另行輸入。 可以實際跑一個訓練步驟並讀取峰值記憶體來直接量測,或以激活值檢查點(activation checkpointing)大幅降低——後者會在反向傳播時重算激活值,而非儲存它們。若只是粗略規劃,可先從零開始看模型狀態的下限,再加上實測數字。 免責聲明 這是完整微調記憶體的一階估計。它略去了暫存緩衝、通訊開銷與框架特定的配置,並將激活值視為單一輸入數字。在據此選購硬體前,請以實際訓練步驟驗證。
