了解Transformer架构的AI大模型显存占用是非常重要的，特别是在训练和推理过程中。以下是详细解释和分析这些组成部分及其影响的专业描述：
1 显存占用
1.1 模型本身参数
模型的参数包括所有的权重和偏置项，这些参数需要存储在显存中，以便在训练和推理过程中进行计算。
- 占用字节：每个FP32参数占用4个字节，每个FP16参数占用2个字节。
- 计算：模型参数数量（例如，BERT-base模型大约有110M参数）。如果使用FP32表示，则总显存占用为 110M * 4 bytes。
1.2 模型的梯度动态值
在训练过程中，每个模型参数都有对应的梯度值，这些梯度用于更新模型参数。梯度存储同样需要显存。
（图片来源网络，侵删）- 占用字节：梯度和模型参数类型相同，所以FP32梯度占用4个字节，FP16梯度占用2个字节。
- 计算：梯度存储显存占用与模型参数相同，例如，如果模型参数使用FP32，则梯度显存占用为 参数数量 * 4 bytes。
1.3 优化器参数
优化器（如Adam）在训练过程中需要存储额外的参数，如一阶动量和二阶动量。这些参数也需要显存来存储。
- Adam优化器：存储m和v两个参数，即需要2倍的模型参数量。
- 占用字节：每个FP32参数占用4个字节，每个FP16参数占用2个字节。
- 计算：例如，使用Adam优化器和FP32表示，则优化器参数显存占用为 2 * 参数数量 * 4 bytes。
1.4 模型的中间计算结果
在前向传播和反向传播过程中，需要存储每一层的中间计算结果，这些结果用于反向传播的求导。这些中间结果的显存占用与批量大小（batch size）、序列长度（sequence length）和每层的输出维度（hidden size）有关。
- 前向传播：每一层的输入x和输出都需要存储。
- 反向传播：中间结果的计算图不会被释放，以便计算梯度。
- 占用字节：这部分的显存占用难以精确计算，但可以通过调整batch size和sequence length来估算显存差值。
- 计算方法：常用的方法是实验性地调整batch size和sequence length，观察显存变化来估算中间结果的显存占用。
1.5 KV Cache
在推理过程中，尤其是在自回归模型（如GPT）中，需要缓存先前计算的键和值（Key和Value）以加速计算。这些缓存需要显存来存储。
- 占用字节：这部分的显存占用与输入的序列长度、批量大小和注意力头数有关。
- 计算方法：具体计算公式取决于模型的架构和缓存策略。
不同的参数类型所占的字节对比表
类型 所占字节 FP32 4 FP16 2 INT8 1 2 具体示例
假设我们有一个Transformer模型，其架构和超参数如下：
层数（layers）：12
隐藏层大小（hidden_size）：768
注意力头数（num_heads）：12
词汇表大小（vocab_size）：30522
最大序列长度（sequence_length）：512
批量大小（batch_size）：1
数据类型：FP32（每个参数4字节）
为了具体计算一个具有上述参数的Transformer模型在推理时的显存占用，我们需要考虑以下几个部分：
- 模型本身的参数
- 输入和输出激活值
- 中间计算结果
- KV Cache
2.1 模型本身的参数
嵌入层
- 词嵌入矩阵：vocab_size * hidden_size
[
30522 \times 768 = 23440896 \text{ 个参数}
]
- 位置嵌入矩阵：sequence_length * hidden_size
[
512 \times 768 = 393216 \text{ 个参数}
]
嵌入层总参数：
[
23440896 + 393216 = 23834112 \text{ 个参数}
]
Transformer 层
每层的主要参数包括：
- 注意力层的 Q, K, V 权重和偏置：
[
3 \times (hidden_size \times hidden_size) = 3 \times (768 \times 768) = 1769472 \text{ 个参数}
]
- 输出权重和偏置：
[
hidden_size \times hidden_size = 768 \times 768 = 589824 \text{ 个参数}
]
- 前馈网络（两层）：
[
2 \times (hidden_size \times 4 \times hidden_size) = 2 \times (768 \times 4 \times 768) = 4718592 \text{ 个参数}
]
每层总参数：
[
1769472 + 589824 + 4718592 = 7077888 \text{ 个参数}
]
12层总参数：
[
12 \times 7077888 = 84934656 \text{ 个参数}
]
总参数数量
模型总参数数量：
[
23834112 + 84934656 = 108768768 \text{ 个参数}
]
每个FP32参数占用4个字节：
[
108768768 \times 4 = 435075072 \text{ 字节} = 435.08 \text{ MB}
]
2.2 输入和输出激活值
假设模型在推理时的输入和输出激活值为 batch_size * sequence_length * hidden_size，对于每个层的激活值也相同。
每层激活值：
[
batch_size \times sequence_length \times hidden_size = 1 \times 512 \times 768 = 393216 \text{ 个元素}
]
每个FP32激活值占用4个字节：
[
393216 \times 4 = 1572864 \text{ 字节} = 1.57 \text{ MB}
]
2.3 中间计算结果
由于反向传播不需要考虑推理时的显存占用，我们可以忽略这部分。
2.4 KV Cache
在推理过程中，需要缓存每一层的键和值（Key和Value）：
每层的KV Cache占用：
[
2 \times batch_size \times sequence_length \times hidden_size = 2 \times 1 \times 512 \times 768 = 786432 \text{ 个元素}
]
每个FP32值占用4个字节：
[
786432 \times 4 = 3145728 \text{ 字节} = 3.14 \text{ MB}
]
12层的KV Cache总占用：
[
12 \times 3.14 \text{ MB} = 37.68 \text{ MB}
]
2.5 总显存占用
[
\text{模型参数} + \text{输入和输出激活值} + \text{KV Cache}
]
显存占用计算：
- 注意力层的 Q, K, V 权重和偏置：
