大模型训练及硬件配置智算中心建设.pdfVIP

大模型训练及硬件配置，数据

采集及数据训练,智算中心建设

2O25

01

AI大模型训练及硬件配置

大模型的三大核心参数详解（1）

1.参数规模（B）：模型的“脑容量”2.浮点数精度（FP）：模型的“思考精度”

基本概念：模型参数数量相当于人类的大脑容量，参数越多模型越强，基本概念：浮点数精度指模型计算时的数值精度，精度越高计

但对显存要求也越高。B是billion的缩写，1B=10亿参数。算结果越准确，但需要更多计算资源，推理速度也会变慢。主

要适用于模型训练过程，训练完成后精度固定不变。

常见参数规模：

常见浮点数规格：

•LLaMA系列：1B、3B、8B、70B、405B

•通义千问：0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B

精度类型字节/参数适用场景备注

•DeepSeekR1：1.5B、7B、8B、14B、32B、70B及全量版671B

FP324字节模型训练最高精度

模型规模等级：FP162字节推理部署平衡选择

•轻量级(1-7B)：适合个人电脑BF162字节训练加速专为AI优化

•中量级(14-32B)：需要高性能显卡FP81字节边缘设备最大压缩

•重量级(70B+)：需专业服务器

大模型的三大核心参数详解（2）

3.量化参数（Q）：模型的“瘦身术”

基本概念：量化是对模型权重和激活值进行的数值压缩，能大幅减小模型体积和显存需求，

但会轻微牺牲模型精度。类似于将无损高清图片转换为高清JPG格式。

量化原理：将高精度数值映射到低精度表示；

常见量化方案对比：

•Int88位整数量化，每个参数占1字节，精准度保留95%+，显存减半

•Int44位整数量化（最常用），每个参数占0.5字节，精准度保留90%左右，显存降为1/8

•int2/int1极端压缩方案，仅适合特殊场景

重要说明：量化过程与原始精度无关，无论是FP32还是FP16，经过相同比特量化后，每个

参数占用的空间相同。

如何计算模型大小和所需显存

1.计算原始模型大小

公式：原始模型大小=参数数量×每个参数的字节数

示例1：1B参数的FP32模型

•10亿×4字节=40亿字节=4GB

示例2：14B参数的FP32模型

•140亿×4字节=560亿字节=56GB

2.计算运行所需显存

GPU不仅需要存储模型参数，还需要额外空间存储中间结果等。额外开销通常占模型大小的

20%-50%（保守按20%计算）。

公式：所需显存=原始模型大小×1.2

示例1：1B参数的FP32模型

•4GB×1.2=4.8GB≈5GB显存

示例2：14B参数的FP32模型

•56GB×1.2=67.2GB显存

显然，67GB显存对家用电脑来说过高，这时就需要引入【量化技术】。

如何计算模型大小和所需显存