大模型作为人工智能领域的重要成果，正逐步渗透到各行各业。然而，大模型的部署和运行通常需要专用的AI加速卡，这在一定程度上限制了其在各领域的广泛应用。本文将深入探讨大模型在运行过程中面临的内存与显存的双重挑战，以及如何通过技术创新实现高效运行。
内存与显存：大模型推理的硬件需求
内存容量需求
大模型的推理过程中，需要将全部的模型权重参数、计算过程中的KV Cache等数据存放在内存中。随着业界LLM的网络架构从GPT架构走向MOE架构，主流开源模型的尺寸越来越大，千亿及以上参数的模型已经成为主流。以一个千亿参数的模型（100B）为例，运行这样一个模型需要200-300GB的显存空间。
显存与内存读写带宽需求
大模型的推理主要分为预填充和解码两个阶段。预填充阶段把Prompt一次性输入给模型进行计算，对显存的需求更大；解码阶段，每次推理仅生成1个token，计算访存较低，对内存带宽的需求更大。因此，千亿大模型的实时推理，计算设备需要具备较高的计算能力，以及较高的存储单元到计算单元的数据搬运效率。
内存与显存挑战的解决方案
张量并行
张量并行是一种将计算任务分配到多个计算单元上的技术，可以有效地提高计算效率。通过张量并行，可以将大模型的计算任务分配到多个CPU核心上，从而提高计算效率。
模型压缩量化
模型压缩量化是一种通过降低模型参数精度来减少模型大小和计算量的技术。通过模型压缩量化，可以降低大模型的内存和显存需求，从而提高模型推理速度。
通用服务器NF8260G7的解决方案
浪潮信息研发工程师基于2U4路旗舰通用服务器NF8260G7，通过张量并行、模型压缩量化等技术，解决了通用服务器的CPU计算资源不足、内存带宽瓶颈、缺乏大规模并行计算环境等问题。在业内首次实现服务器仅依靠4颗CPU即可运行千亿参数源2.0大模型。该方案建设成本更低，首次投入可节约80%以上建设成本，且通用服务器功耗更低，运维更便捷，能够有效降低客户TCO。
总结
内存与显存是影响大模型推理速度的关键因素。通过技术创新，如张量并行、模型压缩量化等，可以有效解决内存与显存挑战，实现大模型的高效运行。未来，随着大模型技术的不断发展，我们将看到更多创新方案的出现，以推动大模型在各领域的广泛应用。