1. 前言

最近，OpenAI推出的ChatGPT展现出了卓越的性能，引发了大规模语言模型(Large Language Model, LLM)的研究热潮。大规模语言模型的“大”体现在两个方面：模型参数规模大，训练数据规模大。以GPT3为例，GPT3的参数量为1750亿，训练数据量达到了570GB。进而，训练大规模语言模型面临两个主要挑战：显存效率和计算效率。

现在业界的大语言模型都是基于transformer模型的，模型结构主要有两大类：encoder-decoder（代表模型是T5）和decoder-only，具体的，decoder-only结构又可以分为Causal LM（代表模型是GPT系列）和Prefix LM（代表模型是GLM）。归因于GPT系列取得的巨大成功，大多数的主流大语言模型都采用Causal LM结构。因此，针对decoder-only框架，为了更好地理解训练训练大语言模型的显存效率和计算效率，本文分析采用decoder-only框架transformer模型的模型参数量、计算量、中间激活值、KV cache。

为了方便分析，先定义好一些数学符号。记transformer模型的层数为 $l$ ，隐藏层维度为 $h$ ，注意力头数为 $a$ 。词表大小为 $V$ ，训练数据的批次大小为 $b$ ，序列长度为 $s$ 。

2. 模型参数量

transformer模型由 $l$ 个相同的层组成，每个层分为两部分：self-attention块和MLP块。

self-attention块的模型参数有 $Q、K、V$ 的权重矩阵 $W_Q、W_K、W_V$ 和偏置，输出权重矩阵 $W_O$ 和偏置，4个权重矩阵的形状为 $[h,h]$ ，4个偏置的形状为 $[h]$ 。self- attention块的参数量为 $4h^2+4h$ 。

MLP块由2个线性层组成，一般地，第一个线性层是先将维度从 $h$ 映射到 $4h$ ，第二个线性层再将维度从$4h$映射到$h$。第一个线性层的权重矩阵 $W_1$ 的形状为 $[h,4h]$ ，偏置的形状为 $[4h]$ 。第二个线性层权重矩阵 $W_2$ 的形状为 $[4h,h]$ ，偏置形状为 $[h]$ 。MLP块的参数量为 $8h^2+5h$ 。

self-attention块和MLP块各有一个layer normalization，包含了2个可训练模型参数：缩放参数 $\gamma$ 和平移参数 $\beta$ ，形状都是 $[h]$ 。2个layer normalization的参数量为 $4h$ 。

总的，每个transformer层的参数量为 $12h^2+13h$ 。

除此之外，词嵌入矩阵的参数量也较多，词向量维度通常等于隐藏层维度 $h$ ，词嵌入矩阵的参数量为 $Vh$ 。最后的输出层的权重矩阵通常与词嵌入矩阵是参数共享的。

关于位置编码，如果采用可训练式的位置编码，会有一些可训练模型参数，数量比较少。如果采用相对位置编码，例如RoPE和ALiBi，则不包含可训练的模型参数。我们忽略这部分参数。

综上， $l$ 层transformer模型的可训练模型参数量为 $l(12h^2+13h)+Vh$ 。当隐藏维度 $h$ 较大时，可以忽略一次项，模型参数量近似为 $12l{h}^2$ 。

接下来，我们估计不同版本LLaMA模型的参数量。

实际参数量	隐藏维度h	层数l	12lh^2
6.7B	4096	32	6,442,450,944
13.0B	5120	40	12,582,912,000
32.5B	6656	60	31,897,681,920
65.2B	8192	80	64,424,509,440

2.1 训练过程中的显存占用分析

在训练神经网络的过程中，占用显存的大头主要分为四部分**：模型参数、前向计算过程中产生的中间激活、后向传递计算得到的梯度、优化器状态**。这里着重分析参数、梯度和优化器状态的显存占用，中间激活的显存占用后面会详细介绍。训练大模型时通常会采用AdamW优化器，并用混合精度训练来加速训练，基于这个前提分析显存占用。

在一次训练迭代中，每个可训练模型参数都会对应1个梯度，并对应2个优化器状态（Adam优化器梯度的一阶动量和二阶动量）。设模型参数量为 $\mathrm{\Phi }$ ，那么梯度的元素数量为 $\mathrm{\Phi }$ ，AdamW优化器的元素数量为 $2\mathrm{\Phi }$ 。float16数据类型的元素占2个bytes，float32数据类型的元素占4个bytes。在混合精度训练中，会使用float16的模型参数进行前向传递和后向传递，计算得到float16的梯度；在优化器更新模型参数时，会使用float32的优化器状态、float32的梯度、float32的模型参数来更新模型参数。因此，对于每个可训练模型参数，占用了 $(2+4)+(2+4)+(4+4)=20bytes$ 。使用AdamW优化器和混合精度训练来训练参数量为 $\mathrm{\Phi }$ 的大模型，模型参数、梯度和优化器状态占用的显存大小为 $20\mathrm{\Phi }bytes$ 。

2.2 推理过程中的显存占用分析

在神经网络的推理阶段，没有优化器状态和梯度，也不需要保存中间激活。少了梯度、优化器状态、中间激活，模型推理阶段占用的显存要远小于训练阶段。模型推理阶段，占用显存的大头主要是模型参数，如果使用float16来进行推理，推理阶段模型参数占用的显存大概是 $2\mathrm{\Phi }bytes$ 。如果使用KV cache来加速推理过程，KV cache也需要占用显存，KV cache占用的显存下文会详细介绍。此外，输入数据也需要放到GPU上，还有一些中间结果（推理过程中的中间结果用完会尽快释放掉），不过这部分占用的显存是很小的，可以忽略。

3. 计算量FLOPs估计

FLOPs，floating point operations，表示浮点数运算次数，衡量了计算量的大小。
如何计算矩阵乘法的FLOPs呢？
对于 $A\in R^{1\times n},B\in R^{n\times 1}$ ，计算 $AB$ 需要进行 $ n$ 次乘法运算和 $n$ 次加法运算，共计 $2n$ 次浮点数运算，需要 $2n$ 的FLOPs。对于 $A\in R^{m\times n},B\in R^{n\times p}$ ，计算 $AB$ 需要的浮点数运算次数为 $2mnp$ 。

在一次训练迭代中，假设输入数据的形状为 $[b,s]$ 。我们先分析self-attention块的计算，计算公式如下：

$$\begin{gathered} Q=x{W}_Q,K=x{W}_K,V=x{W}_V \\ {x}_{out}=softmax(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{h}})\cdot V\cdot W_o+x \end{gathered}$$

1. 计算 $Q,K,V$ ：矩阵乘法的输入和输出形状为 $[b,s,h]\times [h,h]\to [b,s,h]$ 。计算量为 $3\ast 2bs{h}^2=6bs{h}^2$ 。

2. $Q{K}^T$ 矩阵乘法的输入和输出形状为 $[b,head\mathrm{\_}num,s,per\mathrm{\_}head\mathrm{\_}hidden\mathrm{\_}size]\times [b,head\mathrm{\_}num,per\mathrm{\_}head\mathrm{\_}hidden\mathrm{\_}size,s]\to [b,head\mathrm{\_}num,s,s]$ 。计算量为 $2b{s}^{2}h$ 。

3. 计算在 $V$ 上的加权 $score\cdot V$ ，矩阵乘法的输入和输出形状为 $[b,head\mathrm{\_}num,s,s]\times [b,head\mathrm{\_}num,s,per\mathrm{\_}head\mathrm{\_}hidden\mathrm{\_}size]\to [b,head\mathrm{\_}num,s,per\mathrm{\_}head\mathrm{\_}hidden\mathrm{\_}size]$ 。计算量为 $2b{s}^{2}h$ 。

4. attention后的线性映射，矩阵乘法的输入和输出形状为 $[b,s,h]\times [h,h]\to [b,s,h]$ 。计算量为 $2bs{h}^2$ 。

接下来分析MLP块的计算，计算公式如下：

$$x=f_{gelu}(x_{out}{W}_1)W_2+x_{out}$$

1. 第一个线性层，矩阵乘法的输入和输出形状为 $[b,s,h]\times [h,4h]\to [b,s,4h]$ 。计算量为 $8bs{h}^2$ 。

2. 第二个线性层，矩阵乘法的输入和输出形状为 $[b,s,4h]\times [4h,h]\to [b,s,h]$ 。计算量为 $8bs{h}^2$ 。

将上述计算量相加，得到每个transformer层的计算量大约为 $24bs{h}^2+4b{s}^{2}h$ 。

此外，另一个计算量的大头是logits的计算，将隐藏向量映射为词表大小。矩阵乘法的输入和输出形状为 $[b,s,h]\times [h,V]\to [b,s,V]$ ，计算量为 $2bshV$ 。

因此，对于一个 $l$ 层的transformer模型，输入数据形状为 $[b,s]$ 的情况下，一次训练迭代的计算量为 $l\ast (24bs{h}^2+4b{s}^{2}h)+2bshV$ 。

3.1 计算量与参数量的关联

当隐藏维度 $h$ 比较大，且远大于序列长度 $s$ 时，我们可以忽略一次项，计算量可以近似为 $24bs{h}^2\ast l$ 。前面提到当模型参数量为 $12l{h}^2$ ，输入的tokens数为 $bs$ ，存在等式 $\frac{24bs{h}^{2}l}{12h^2\times bs}=2$ 。我们可以近似认为**：在一次前向传递中，对于每个token，每个模型参数，需要进行2次浮点数运算**，即一次乘法法运算和一次加法运算。

一次训练迭代包含了前向传递和后向传递，后向传递的计算量是前向传递的2倍。因此，前向传递 + 后向传递的系数 $=1+2=3$ 。一次训练迭代中，对于每个token，每个模型参数，需要进行 $2\ast 3=6$ 次浮点数运算。

接下来，我们可以估计训练GPT3-175B所需要的计算量。对于GPT3，每个token，每个参数进行了6次浮点数运算，再乘以参数量和总tokens数就得到了总的计算量。GPT3的模型参数量为 $174600M$ ，训练数据量为 $300B $ tokens。

$$6\times 174600\times {10}^6\times 300\times {10}^9=3.1428\times {10}^{23}flops$$

3.2 训练时间估计

模型参数量和训练总tokens数决定了训练transformer模型需要的计算量。给定硬件GPU类型的情况下，可以估计所需要的训练时间。给定计算量，训练时间（也就是GPU算完这么多flops的计算时间）不仅跟GPU类型有关，还与GPU利用率有关。计算端到端训练的GPU利用率时，不仅要考虑前向传递和后向传递的计算时间，还要**考虑CPU加载数据、优化器更新、多卡通信和记录日志的时间。一般来讲，GPU利用率一般在 $0.3\sim 0.55$ 之间。

上文讲到一次前向传递中，对于每个token，每个模型参数，进行2次浮点数计算。使用激活重计算技术来减少中间激活显存（下文会详细介绍）需要进行一次额外的前向传递，因此前向传递 + 后向传递 + 激活重计算的系数=1+2+1=4。使用激活重计算的一次训练迭代中，对于每个token，每个模型参数，需要进行 $2\ast 4=8$ 次浮点数运算。在给定训练tokens数、硬件环境配置的情况下，训练transformer模型的计算时间为：

$$\mathrm{训}\mathrm{练}\mathrm{时}\mathrm{间}\approx \frac{8\times tokens\mathrm{数}\times \mathrm{模}\mathrm{型}\mathrm{参}\mathrm{数}\mathrm{量}}{GPU\mathrm{数}\times GPU\mathrm{峰}\mathrm{值}flops\times GPU\mathrm{利}\mathrm{用}\mathrm{率}}$$

以GPT3-175B为例，在1024张40GB显存的A100上，在300B tokens的数据上训练175B参数量的GPT3。40GB显存A100的峰值性能为312TFLOPS，设GPU利用率为0.45，则所需要的训练时间为34天，这与[7]中的训练时间是对得上的。

$$\frac{8\times (300\times {10}^9)\times (175\times {10}^9)}{1024\times (312\times {10}^{12})\times 0.45}\approx 2921340seconds\approx 34days$$

以LLaMA-65B为例，在2048张80GB显存的A100上，在1.4TB tokens的数据上训练了65B参数量的模型。80GB显存A100的峰值性能为624TFLOPS，设GPU利用率为0.3，则所需要的训练时间为21天，这与[4]中的实际训练时间是对得上的。

$$\frac{8\times (1.4\times {10}^{12})\times (65\times {10}^9)}{2048\times (624\times {10}^{12})\times 0.3}\approx 1898871seconds\approx 21days$$

4. 中间激活值分析

除了模型参数、梯度、优化器状态外，占用显存的大头就是前向传递过程中计算得到的中间激活值了，需要保存中间激活以便在后向传递计算梯度时使用。这里的激活（activations）指的是**：前向传递过程中计算得到的，并在后向传递过程中需要用到的所有张量**。这里的激活不包含模型参数和优化器状态，但包含了dropout操作需要用到的mask矩阵。

在分析中间激活的显存占用时，只考虑激活占用显存的大头，忽略掉一些小的buffers。比如，对于layer normalization，计算梯度时需要用到层的输入、输入的均值 $\mu$ 和方差 ${\sigma }^2$ 。输入包含了 $bsh$ 个元素，而输入的均值和方差分别包含了 $bs$ 个元素。由于 $h$ 通常是比较大的（千数量级），有 $bsh\gg bs$ 。因此，对于layer normalization，中间激活近似估计为 $bsh$ ，而不是 $bsh+2bs$ 。

大模型在训练过程中通常采用混合精度训练，中间激活值一般是float16或者bfloat16数据类型的。在分析中间激活的显存占用时，假设中间激活值是以float16或bfloat16数据格式来保存的，每个元素占了2个bytes。唯一例外的是，dropout操作的mask矩阵，每个元素只占1个bytes。在下面的分析中，单位是bytes，而不是元素个数。

每个transformer层包含了一个self-attention块和MLP块，并分别对应了一个layer normalization连接。

先分析self-attention块的中间激活。self-attention块的计算公式如下：

$$Q=x{W}_Q,K=x{W}_K,V=x{W}_V$$$$x_{out}=softmax(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{h}})\cdot V\cdot W_o+x$$

1. 对于 $Q,K,V$ ，需要保存它们共同的输入 $x$ ，这就是中间激活。输入 $x$ 的形状为 $[b,s,h]$ ，元素个数为 $bsh$ ，占用显存大小为 $2\ast bsh=2bsh$ 。

2. 对于 $Q{K}^T$ 矩阵乘法，需要保存中间激活 $Q,K$ ，两个张量的形状都是 $[b,s,h]$ ，占用显存大小合计为 $2\ast 2\ast bsh=4bsh$ 。

3. 对于 $softmax()$ 函数，需要保存函数的输入 $Q{K}^T$ ，占用显存大小为 $2b{s}^{2}a$ ，这里的 $a$ 表示注意力头数。 $score=softmax(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}})$

$Q$ 的形状为： $[b,head\mathrm{\_}num,s,per\mathrm{\_}head\mathrm{\_}hidden\mathrm{\_}size]$

$K^T$ 的形状为： $[b,head\mathrm{\_}num,per\mathrm{\_}head\mathrm{\_}hidden\mathrm{\_}size,s]$

$Q{K}^T$ 的形状为： $[b,head\mathrm{\_}num,s,s]$ ，元素个数为 $b{s}^{2}a$ ，占用显存大小为 $2b{s}^{2}a$ 。

4. 计算完 $softmax()$ 函数后，会进行dropout操作。需要保存一个mask矩阵，mask矩阵的形状与 $Q{K}^T$ 相同，占用显存大小为 $b{s}^{2}a$ 。

5. 计算在 $V$ 上的attention，即 $score\cdot V$ ，需要保存 $score$ ，大小为 $2b{s}^{2}a$ ；以及 $V$ ，大小为 $2bsh$ 。二者占用显存大小合计为 $2b{s}^{2}a+2bsh$ 。

6. 计算输出映射以及一个dropout操作。输入映射需要保存其输入，大小为 $2bsh$ ；dropout需要保存mask矩阵，大小为 $bsh$ 。二者占用显存大小合计为 $3bsh$ 。

因此，将上述中间激活相加得到，self-attention块的中间激活占用显存大小为 $11bsh+5b{s}^{2}a$ 。

接下来看MLP块的中间激活。MLP块的计算公式如下： $x=f_{gelu}(x_{out}{W}_1)W_2+x_{out}$

1. 第一个线性层需要保存其输入，占用显存大小为 $2bsh$ 。

2. 激活函数需要保存其输入，占用显存大小为 $8bsh$ 。

3. 第二个线性层需要保存其输入，占用显存大小为 $8bsh$ 。

4. 最后有一个dropout操作，需要保存mask矩阵，占用显存大小为 $bsh$ 。

对于MLP块，需要保存的中间激活值为 $19bsh$ 。

另外，self-attention块和MLP块分别对应了一个layer normalization。每个layer norm需要保存其输入，大小为 $2bsh$ 。2个layer norm需要保存的中间激活为 $4bsh$ 。

综上，每个transformer层需要保存的中间激活占用显存大小为 $34bsh+5b{s}^{2}a$ 。对于 $l$ 层transformer模型，还有embedding层、最后的输出层。embedding层不需要中间激活。总的而言，当隐藏维度 $h$ 比较大，层数 $l$ 较深时，这部分的中间激活是很少的，可以忽略。因此，对于 $l$ 层transformer模型，中间激活占用的显存大小可以近似为 $(34bsh+5b{s}^{2}a)\ast l$ 。

4.1 对比中间激活与模型参数的显存大小

在一次训练迭代中，模型参数（或梯度）占用的显存大小只与模型参数量和参数数据类型有关，与输入数据的大小是没有关系的。优化器状态占用的显存大小也是一样，与优化器类型有关，与模型参数量有关，但与输入数据的大小无关。而中间激活值与输入数据的大小（批次大小 $b$ 和序列长度 $s$ ）是成正相关的，随着批次大小 $b$ 和序列长度 $s$ 的增大，中间激活占用的显存会同步增大。当我们训练神经网络遇到显存不足OOM（Out Of Memory）问题时，通常会尝试减小批次大小来避免显存不足的问题，这种方式减少的其实是中间激活占用的显存，而不是模型参数、梯度和优化器的显存。

以GPT3-175B为例，我们来直观地对比下模型参数与中间激活的显存大小。GPT3的模型配置如下。我们假设采用混合精度训练，模型参数和中间激活都采用float16数据类型，每个元素占2个bytes。

模型名	参数量	层数	隐藏维度	注意力头数
GPT3	175B	96	12288	96

GPT3的模型参数量为175B，占用的显存大小为 $2\times 175\times {10}^{9}bytes=350GB$ 。GPT3模型需要占用350GB的显存。

GPT3的序列长度 $s$ 为 $2048$ 。对比不同的批次大小 $b$ 占用的中间激活：

当 $b=1$ 时，中间激活占用显存为 $(34bsh+5b{s}^{2}a)\ast l=275,414,777,856bytes\approx 275GB$ ，大约是模型参数显存的0.79倍。

当 $b=64$ 时，中间激活占用显存为 $(34bsh+5b{s}^{2}a)\ast l=17,626,545,782,784bytes\approx 17.6TB$ ，大约是模型参数显存的50倍。

当 $b=128$ 时，中间激活占用显存为 $(34bsh+5b{s}^{2}a)\ast l=35,253,091,565,568bytes\approx 35.3TB$ ，大约是模型参数显存的101倍。

可以看到随着批次大小 $b$ 的增大，中间激活占用的显存远远超过了模型参数显存。通常会采用激活重计算技术来减少中间激活，理论上可以将中间激活显存从 $O(n)$ 减少到 $O(\sqrt{n})$ ，代价是增加了一次额外前向计算的时间，本质上是“时间换空间”。

5. KV cache

在推断阶段，transformer模型加速推断的一个常用策略就是使用 KV cache。一个典型的大模型生成式推断包含了两个阶段：

1. 预填充阶段：输入一个prompt序列，为每个transformer层生成 key cache和value cache（KV cache）。

2. 解码阶段：使用并更新KV cache，一个接一个地生成词，当前生成的词依赖于之前已经生成的词。

第 $i$ 个transformer层的权重矩阵为 $W_Q^i,W_K^i,W_V^i,W_O^i,W_1^i,W_2^i$ 。其中，self-attention块的4个权重矩阵 $W_Q^i,W_K^i,W_V^i,W_O^i\in R^{h\times h}$ ，并且MLP块的2个权重矩阵 $W_1^i\in R^{h\times 4h},W_2^i\in R^{4h\times h}$ 。

预填充阶段

假设第 $i$ 个transformer层的输入为 $x^i$ ，self-attention块的key、value、query和output表示为 $x_K^i,x_V^i,x_Q^i,x_{out}^i$ ，其中， $x_K^i,x_V^i,x_Q^i,x_{out}^i\in R^{b\times s\times h}$ 。

key cache和value cache的计算过程为：

$$\begin{gathered} x_K^i=x^i\cdot W_K^i \\ {x}_V^i=x^i\cdot W_V^i \end{gathered}$$

第 $i$ 个transformer层剩余的计算过程为：

$$\begin{gathered} x_Q^i=x^i\cdot W_Q^i \\ {x}_{out}^i=softmax(\frac{x_Q^i{x_K^i}^T}{\sqrt{h}})\cdot x_V^i\cdot W_O^i+x^i \\ {x}^{i+1}=f_{gelu}(x_{out}^i\cdot W_1)\cdot W_2+x_{out}^i \end{gathered}$$

解码阶段

给定当前生成词在第 $i $ 个transformer层的向量表示为 $t^i\in R^{b\times 1\times h}$ 。推断计算分两部分：更新KV cache和计算第 $i$ 个transformer层的输出。

更新key cache和value cache的计算过程如下：

$$x_K^i\leftarrow Concat(x_K^i,t^i\cdot W_K^i)$$$$x_V^i\leftarrow Concat(x_V^i,t^i\cdot W_V^i)$$

第 $i$ 个transformer层剩余的计算过程为：

$$t_Q^i=t_i\cdot W_Q^i$$$$\begin{gathered} t_{out}^i=softmax(\frac{{t_Q^i{x}_K^i}^T}{\sqrt{h}})\cdot x_V^i\cdot W_O^i+t^i \\ {t}^{i+1}=f_{gelu}(t_{out}^i\cdot W_1)\cdot W_2+t_{out}^i \end{gathered}$$

5.1 KV cache的显存占用分析

假设输入序列的长度为 $s$ ，输出序列的长度为 $n$ ，以float16来保存KV cache，那么KV cache的峰值显存占用大小为 $b(s+n)h\ast l\ast 2\ast 2=4blh(s+n)$ 。这里第一个2表示K/V cache，第二个2表示float16占2个bytes。

以GPT3为例，对比KV cache与模型参数占用显存的大小。GPT3模型占用显存大小为350GB。假设批次大小 $b=64$ ，输入序列长度 $s=512$ ，输出序列长度 $n=32$ ，则KV cache占用显存为 $4blh(s+n)=164,282,499,072bytes\approx 164GB$ ，大约是模型参数显存的0.5倍。

6. 总结

本文首先介绍了如何计算transformer模型的参数量，基于参数量可以进一步估计模型参数、梯度和优化器状态占用的显存大小。接着，本文估计了训练迭代中，在给定训练tokens数的情况下transformer模型的计算量，给予计算量和显卡性能可以进一步估计训练迭代的计算耗时。然后，本文分析了transformer模型前向计算过程中产生的中间激活值的显存大小，中间激活的显存大小与输入数据大小正相关，甚至会远超过模型参数占用的显存。最后，本文介绍了transformer模型推理过程常用的加速策略：使用KV cache。总的来说，分析transformer模型的参数量、计算量、中间激活和KV cache，有助于理解大模型训练和推断过程中的显存效率和计算效率。

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Reference

• 分析transformer模型的参数量、计算量、中间激活、KV cache (opens new window)