パラメーター量の176Bで言語モデルを実行する必要がある場合、どれだけのGBメモリが必要なGBメモリが必要ですか？
一般的に言えば、大規模な言語モデルの場合、トレーニングと推論には高エンドGPUハードウェアを使用する必要があります。具体的には、必要なGPUメモリの量は、モデルアーキテクチャ、バッチサイズ、トレーニングデータセットのサイズなど、多くの要因に依存します。最近の調査と実務経験によると、1,760億を実行する大規模な言語モデルには少なくとも8枚以上のGPUカードが必要であり、各カードの少なくとも40 GBのメモリをトレーニングおよび推測することができます。

これは大まかな推定であり、実際のGPUビデオメモリの要件は他の多くの要因に依存します。