本文主要是介绍LLM分布式训练第一课（通讯原语），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
这个系列作为TFLOPS和显存消耗的续篇，今天开始正式连载
上一部地址：
LLM 参数，显存，Tflops? 训练篇(5） (qq.com)
前一篇文章举了65B模型的训练所消耗的显存的案例，如果把条件降低一点，我们看一下7B的模型需要多少显存？
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2byte的模型静态参数权重（以16bit存储） = 14G
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2byte的模型更新参数权重 （以16bit存储）= 14G
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2byte的梯度（以16bit存储）= 14G
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2byte的梯度更新（以16bit存储）= 14G
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4byte的一阶动量优化器更新（以32bit存储）= 28G
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4byte的二阶方差优化器更新（以32bit存储）= 28G
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这篇关于LLM分布式训练第一课（通讯原语）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
