运行GPT-3需要多大的内存

GPT-3有1750亿参数，设都是4字节的float，则占用175G*4B=700GB内存。是这样吗？它必须在超算上运行吗？

首先我要告诉你的是，一般来说做推理不用fp32，用int8就足够了。甚至有些场合会用int4
其次，训练模型和运行模型是两个概念
好比你大脑有几万亿的神经细胞，但是你计算1+1并不需要全部调动它们。
所以实际使用的内存虽然也很多，但是没有你说的那么夸张。

以下答案由GPT-4.5Plus大模型(语音)与博主A努力中.......共同编写：

您的计算是正确的。GPT-3模型包含1750亿个参数,如果每个参数都是一个4字节的浮点数,那么整个模型占用空间约为700GB。这么大的模型确实难以在普通服务器上运行,通常需要超级计算机或GPU集群来提供足够的内存和计算资源。

GPT-3这样的巨型语言模型有几个难点:

1. 巨大的内存占用。如您计算的,1750亿个参数占用700GB内存,这远超普通服务器的内存容量。
2. 大量的计算需要。在训练和推理过程中需要进行大量矩阵运算和梯度计算,这需要强大的CPU或GPU计算能力。
3. 长时间的训练周期。GPT-3模型训练周期长达好几天,这需要稳定高效的硬件环境持续支持。
4. 高昂的能耗成本。超大规模的计算机系统和长时间运行会消耗大量电力,这导致训练成本极高。

所以,实际上GPT-3是在超级计算机或GPU服务器群上进行训练和部署的。OpenAI使用了微软Azure云服务上的超级计算和NVIDIA DGX A100 GPU服务器群来训练和部署GPT-3模型。

目前,大规模预训练语言模型已经成为NLP的主流,但其计算资源成本也日益上升。如何在有限的计算资源下训练更大更强大的语言模型, Improving the efficiency of training algorithms and hardware,发展更经济高效的超级计算机,都是当前研究的重点与方向。