显存占用实测：昇腾 NPU 运行 Llama 3.2 1B 与 3B 中文模型对比

显存占用是评估深度学习模型在硬件上运行效率的关键指标，尤其是在昇腾 NPU（神经处理单元）上部署大语言模型时。本回答将基于模型参数规模、NPU特性和常见实测方法，逐步分析Llama 3.2的1B（10亿参数）和3B（30亿参数）中文模型的显存占用对比。内容结构清晰，确保真实可靠：首先介绍影响因素，然后估计占用值，接着对比差异，最后给出实测建议。注意，显存占用受批次大小、序列长度和量化精度等因素影响，以下分析假设标准推理设置（批次大小为1，序列长度512）。

1. 显存占用影响因素

在昇腾 NPU 上运行模型时，显存占用主要由以下部分组成：

• 参数占用：模型权重占用的显存。每个参数通常以浮点数存储，精度不同则字节数不同。例如：
  • FP32（32位浮点）：每个参数占4字节。
  • FP16（16位浮点）：每个参数占2字节（昇腾 NPU 支持FP16优化，可减少占用）。
  • INT8（8位整数）：每个参数占1字节（量化后进一步节省）。 参数占用公式为： $$ \text{参数占用} = \text{参数数量} \times \text{字节/参数} $$
• 激活值占用：推理过程中，中间结果（如隐藏层输出）占用的显存。这取决于序列长度$L$、批次大小$B$和模型隐藏维度$D$。公式近似为： $$ \text{激活占用} \approx k \times B \times L \times D $$ 其中$k$是常数因子（通常为2-4，取决于层类型）。
• 其他开销：包括优化器状态（训练时）、缓存和系统保留内存，通常占总占用的10-20%。

Llama 3.2中文模型基于Meta的Llama架构，针对中文数据微调。1B模型参数约$1 \times 10^9$，3B模型约$3 \times 10^9$。昇腾 NPU 支持动态量化（如自动转换为FP16或INT8），能显著降低显存占用。

2. 显存占用估计

基于标准设置（批次大小$B=1$，序列长度$L=512$，默认FP32精度），我们估算参数和激活占用：

• 参数占用估计：
  • 1B模型：参数数量$1 \times 10^9$，FP32下占用 $1 \times 10^9 \times 4 = 4 \times 10^9$ bytes ≈ 4 GB。
  • 3B模型：参数数量$3 \times 10^9$，FP32下占用 $3 \times 10^9 \times 4 = 12 \times 10^9$ bytes ≈ 12 GB。
  • 使用昇腾 NPU 的FP16优化时，占用减半：1B模型约2 GB，3B模型约6 GB；INT8量化后：1B模型约1 GB，3B模型约3 GB。
• 激活值占用估计：
  • Llama模型的隐藏维度$D$约为2048（1B模型）和2560（3B模型），常数因子$k \approx 2.5$。
  • 激活占用公式：$ \text{激活占用} \approx 2.5 \times B \times L \times D $
    • 1B模型：$2.5 \times 1 \times 512 \times 2048 \approx 2.5 \times 1 \times 512 \times 2048 = 2.5 \times 1.048 \times 10^6 \approx 2.62 \times 10^6$ bytes ≈ 2.62 MB。
    • 3B模型：$2.5 \times 1 \times 512 \times 2560 \approx 2.5 \times 1 \times 512 \times 2560 = 2.5 \times 1.310 \times 10^6 \approx 3.28 \times 10^6$ bytes ≈ 3.28 MB。
• 总显存占用：
  • FP32精度下：
    • 1B模型：参数4 GB + 激活≈0.0026 GB + 其他开销（约20%）≈ 4.8 GB。
    • 3B模型：参数12 GB + 激活≈0.0033 GB + 其他开销≈ 14.4 GB。
  • FP16精度下（昇腾推荐）：
    • 1B模型：参数2 GB + 激活（FP16精度减半）≈0.0013 GB + 其他开销≈ 2.4 GB。
    • 3B模型：参数6 GB + 激活≈0.0016 GB + 其他开销≈ 7.2 GB。
  • INT8精度下：
    • 1B模型：参数1 GB + 激活（INT8精度减半）≈0.00065 GB + 其他开销≈ 1.2 GB。
    • 3B模型：参数3 GB + 激活≈0.0008 GB + 其他开销≈ 3.6 GB。

注意：激活值占用相对较小（MB级别），因此参数占用主导总显存。3B模型的参数是1B的3倍，显存占用也接近3倍比例。

3. 1B与3B模型显存占用对比

在相同设置下（昇腾 NPU，FP16精度，$B=1$, $L=512$），显存占用对比总结：

• 绝对占用：
  • 1B模型：约2.4 GB。
  • 3B模型：约7.2 GB。
  • 3B模型占用是1B的3倍（$ \frac{7.2}{2.4} = 3 $），主要源于参数规模差异。
• 相对差异：
  • 参数规模：3B模型参数量是1B的3倍（$3 \times 10^9$ vs $1 \times 10^9$），显存占用比例一致。
  • 精度影响：量化（如INT8）能缩小差距，但3B模型始终占用更多。
• 实际场景影响：
  • 批次大小增加：$B$增大时，激活占用线性增长。例如$B=4$，FP16下1B模型占用增至约2.4 + (2.5 \times 4 \times 512 \times 2048 \times 2^{-30}) \approx 2.4 + 0.01 \text{ GB} \approx 2.41 \text{ GB}$，但3B模型增长更显著。
  • 序列长度：$L$增大（如1024）时，激活占用翻倍，但参数占用不变。
  • NPU优势：昇腾 NPU 的硬件加速和量化支持能降低占用，但3B模型仍需要更高端硬件（如更大显存的NPU卡）。

4. 实测建议

要获取真实数据，建议在昇腾 NPU 上自行测试：

• 工具推荐：使用昇腾提供的性能工具（如msprof或npu-smi）监控显存。命令示例：

  # 安装依赖后，运行模型并监控
  npu-smi info -l
  

• 测试设置：
  • 统一环境：固定硬件（如Atlas 300T NPU卡）、软件（CANN版本）和输入（相同中文文本）。
  • 变量控制：对比不同精度（FP32/FP16/INT8）、批次大小（$B=1,4,8$）和序列长度（$L=256,512,1024$）。
  • 模型加载：确保使用官方Llama 3.2中文权重，并应用昇腾的量化工具优化。
• 预期结果：
  • 1B模型显存占用较低，适合资源受限场景。
  • 3B模型占用更高，但精度可能更好；量化后（INT8）占用可降至1B模型的1.5-2倍内。
  • 报告显存峰值（包括加载和推理阶段）。

总结

在昇腾 NPU 上，Llama 3.2 3B中文模型的显存占用显著高于1B模型，比例接近参数规模比（3倍）。FP16精度下，1B模型约2.4 GB，3B模型约7.2 GB；INT8量化可进一步减少。实测时应关注批次大小和量化设置，以优化资源使用。如果您有具体测试数据，我可以帮助分析差异原因。