7B模型仅需14G显存！揭秘QLoRA显存优化秘籍，轻松跑大模型！
本文介绍了深度学习模型训练中的显存优化技巧。首先，通过量级转换计算模型显存需求，然后深入解析混合精度训练原理及显存计算方法，最后重点分析了QLoRA训练如何大幅减少显存占用。LoRA通过仅加载旁路矩阵和优化器状态，显著降低了显存需求，使得7B模型仅需14G显存即可完成训练。
一、量级转换
byte就是我们所常说的字节，1字节=8bit
1G参数，每个参数都是32bit=4字节
总显存=总参数量*单位参数大小=1G*4
二、混合精度训练
（1）混合精度训练原理：
前提纪要：我们知道显存和内存一样有静态和动态之分，那么上述混合精度训练过程中哪些模块属于静态内存，哪些模块属于动态内存？
静态内存：模型权重+优化器状态
动态内存：梯度+激活值
也就是说我们一般是无法准确计算出运行时的总显存大小，因此我们一般会在计算显存的过程中忽略激活值的计算
这个时候就有疑问了，为什么梯度和激活值都是动态内存，只有梯度被算作静态内存，激活值不可以被算作静态内存参与显存计算
（2）混合精度显存计算：
那么我们可以根据量级转换从宏观角度简单计算模型显存
假设模型总参数量为M
1.模型权重本身：（4+2）*M
2.梯度： 2 *M
3.优化器： 4+4 *M（一阶动量+二阶动量）
4.激活值： 2 *M（可忽略）
测试
三、QLoRA训练
（1）QLoRA介绍
（2）宏观上LoRA减少了哪一部分的显存？
要想知道LoRA少了哪一部分显存，我们按照顺序来进行计算分析：
假设一个字节（8bit）模型参数对应的显存大小为M
1.模型权重：LoRA会加载原始模型权重+旁路矩阵。因为LoRA部分占总参数量小于2个数量级，所以LoRA部分的显存在计算的时候可以忽略不计，因此模型权重需要占用显存2M
2.优化器：优化器不需要对原始模型进行备份，因为优化器是针对于需要更新参数的模型权重部分进行处理，也就是说优化器只对LoRA部分进行计算，考虑到LoRA参数过小，因此也可以忽略不计
3.梯度值：原始模型不需要更新梯度，只需要对旁路LoRA矩阵进行更新梯度就ok了，因此也可以忽略不计算显存
所以总结一下：LoRA微调的情况下，总显存只需要占用2M。一个7B大小的模型大约需要14G的显存。
（3）宏观上QLoRA减少了哪一部分显存？
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