English Arabic 简体中文 繁體中文 Français Deutsch 日本語 한국어 Português Русский Español

Llama 3.1 70B はどのくらいの RAM メモリを使用するのか？

著者 / / LLM / 10 分で読めます
Llama 3.1 70B はどのくらいの RAM メモリを使用するのか？
目次
  1. Llama 3.1 はどのくらいのメモリを必要とするのか？
  2. 最適なパフォーマンスのためのハードウェア仕様
  3. Llama 3.1 70B の GPU に関する考慮事項
  4. Novita AI で Llama 3.1 を実行する方法

Llama 3.1 70B モデルは、AI 分野における最先端の言語モデルであり、その優れた能力で大きな注目を集めています。しかし、その強力さゆえに、特に RAM 使用量に関して、かなりのハードウェア要件が必要となります。

この記事では、Llama 3.1 70B のメモリ消費、ハードウェア要件、最適化戦略の詳細について解説します。このモデルを実装したい開発者や、その技術的側面に興味がある AI 愛好家の方々にとって、本ガイドは Llama 3.1 70B を効率的に活用するための貴重な洞察を提供します。

Llama 3.1 はどのくらいのメモリを必要とするのか？

Llama 3.1 はエキサイティングな進歩をもたらしますが、実行するにはハードウェアリソースを慎重に検討する必要があります。ここでは、3 つのモデルサイズにおけるトレーニングと推論の両方のメモリ要件を詳しく説明します。

推論時のメモリ要件

推論の場合、メモリ要件はモデルサイズと重みの精度によって異なります。以下は、さまざまな構成に必要な概算メモリを示す表です。

モデルサイズ FP16 FP8 INT4
8B 16 GB 8 GB 4 GB
70B 140 GB 70 GB 35 GB
405B 810 GB 405 GB 203 GB

注：上記の数値は、モデルチェックポイントをロードするために必要な GPU VRAM のみを示しています。カーネルや CUDA グラフ用の torch 予約領域は含まれません。

たとえば、H100 ノード（8x H100）の VRAM は約 640 GB であるため、405B モデルはマルチノード設定で実行するか、より低い精度（FP8 など）で実行する必要があります。後者が推奨される方法です。

低精度（INT4 など）では精度がある程度低下する可能性がありますが、メモリ要件が大幅に削減され、推論速度が向上することに注意してください。モデルの重みに加えて、KV キャッシュもメモリ内に保持する必要があります。KV キャッシュには、モデルのコンテキスト内のすべてのトークンのキーと値が含まれており、新しいトークンを生成する際に再計算する必要がなくなります。特に長いコンテキスト長を利用する場合、これが重要な要素になります。FP16 での KV キャッシュのメモリ要件は次のとおりです。

モデルサイズ 1k トークン 16k トークン 128k トークン
8B 0.125 GB 1.95 GB 15.62 GB
70B 0.313 GB 4.88 GB 39.06 GB
405B 0.984 GB 15.38 GB 123.05 GB

特に小規模モデルでは、コンテキスト長の最大値に近づくと、キャッシュが重みと同じくらいのメモリを使用します。

トレーニング時のメモリ要件

次の表は、さまざまな手法を使用して Llama 3.1 モデルをトレーニングする場合の概算メモリ要件を示しています。

モデルサイズ Full Fine-tuning LoRA Q-LoRA
8B 60 GB 16 GB 6 GB
70B 500 GB 160 GB 48 GB
405B 3.25 TB 950 GB 250 GB

注：これらは推定値であり、具体的な実装の詳細や最適化によって異なる場合があります。

RAM 使用量に影響を与える要因

いくつかの要因が Llama 3.1 70B の RAM 使用量に大きな影響を与える可能性があります。

バッチサイズ: バッチサイズが大きいほど、より多くのデータを同時に処理する必要があるため、より多くのメモリが必要になります。バッチサイズを小さくすると、メモリ使用量を減らすことができます。
モデル精度: モデルの重みの精度（32 ビット浮動小数点 vs. 16 ビット浮動小数点または 8 ビット精度など）もメモリ使用量に影響を与える可能性があります。
ハードウェア構成: 推論に使用されるハードウェアの種類（GPU 対 CPU など）は、必要なメモリ量に大きく影響します。大規模モデルの場合、並列処理を効率的に処理できるため、メモリ帯域幅の広い GPU が一般的に使用されます。
分散設定: 分散コンピューティングを使用すると、モデルが複数のデバイスに分割されるため、単一マシンへのメモリ負荷が軽減されます。

最適なパフォーマンスのためのハードウェア仕様

Llama 3.1 70B の可能性を最大限に引き出すには、特定のハードウェア構成が推奨されます。主要なコンポーネントとその要件を詳しく見ていきましょう。

RAM 仕様

前述のように、Llama 3.1 70B の基本メモリ要件は 140 GB を超えます。ただし、スムーズな動作と追加のメモリニーズに対応するために、少なくとも 256 GB の RAM を搭載したシステムが推奨されます。これにより、以下のための十分な余裕が確保されます。

  1. モデルのロード
  2. 長い入力シーケンスの処理
  3. 中間計算の実行
  4. 出力生成の管理

プロダクション環境や研究環境で、モデルの複数のインスタンスを同時に実行する可能性がある場合、512 GB または 1 TB の RAM を搭載したシステムも珍しくありません。

CPU 要件

GPU が AI 計算の大部分を処理しますが、強力な CPU も以下の点で重要です。

  1. データの前処理
  2. モデルのロードおよびアンロードの管理
  3. I/O 操作の処理
  4. マルチ GPU 設定の調整

最適なパフォーマンスを得るには、以下のようなハイエンドのサーバーグレード CPU を検討してください。

  • マルチコア（32 コア以上）
  • 高いクロック速度（3.0 GHz 以上）
  • 大容量キャッシュ

Intel Xeon や AMD EPYC プロセッサは、Llama 3.1 70B のような大規模言語モデルを実行するシステムでよく使用されます。

ストレージの考慮事項

高速ストレージは、モデルの迅速なロードと効率的なデータ処理に不可欠です。推奨事項は次のとおりです。

  1. 1 TB 以上の容量の NVMe SSD
  2. I/O パフォーマンス向上のための RAID 構成
  3. 分散設定のための高速ネットワークストレージソリューション

モデル自体は、必要なファイルや微調整バージョンの可能性を含めて、数百ギガバイトのストレージ容量を占有する可能性があります。

冷却と電源

Llama 3.1 70B の実行はかなりの熱を発生させ、大きな電力を必要とします。セットアップには以下が含まれていることを確認してください。

  1. 効率的な冷却システム（GPU には液体冷却が好まれることが多い）
  2. 高ワット数の電源ユニット（システム全体の構成によっては 1200 W 以上）
  3. システム全体の適切な換気

ネットワークインフラストラクチャ

分散コンピューティング設定や API を介したモデルの提供の場合、以下を検討してください。

  1. 高速ネットワークインターフェース（10 Gbps イーサネット以上）
  2. 低遅延ネットワークスイッチ
  3. データ転送とモデル提供のための十分な帯域幅

これらのハードウェア仕様を満たすことで、Llama 3.1 70B がその潜在能力を最大限に発揮し、AI アプリケーションに最適なパフォーマンスを提供できます。

Llama 3.1 70B の GPU に関する考慮事項

Llama 3.1 70B の GPU に関する考慮事項

グラフィックス処理ユニット（GPU）は、Llama 3.1 70B のような大規模言語モデルの効率的な動作において重要な役割を果たします。その並列処理能力により計算が大幅に高速化され、トレーニングと推論の両方のタスクに不可欠です。

VRAM 要件

GPU の VRAM（ビデオ RAM）は、Llama 3.1 70B を使用する際の重要な要素です。モデルのサイズが非常に大きいため、標準的なコンシューマー向け GPU ではフル精度で実行するには不十分です。以下に VRAM に関する考慮事項の内訳を示します。

  1. 最小 VRAM: FP16 精度（FP32 と比較してメモリ要件が半分になる）でモデル全体をロードするには、少なくとも 140 GB の VRAM が必要です。これは、最も強力なコンシューマー向け GPU の容量を超えています。

  2. 推奨 VRAM: 最適なパフォーマンスを実現し、処理中の追加メモリニーズに対応するには、合計 VRAM が 200 GB 以上であることが理想的です。

  3. マルチ GPU 設定: これらの高い要件のため、マルチ GPU 構成が一般的です。たとえば、4 x 48 GB GPU（合計 192 GB VRAM）の構成では、モデルを効率的に処理できる可能性があります。

適切な GPU モデル

いくつかのハイエンド GPU モデルは、単独またはマルチ GPU 構成で Llama 3.1 70B を実行できます。

  1. NVIDIA A100: 80 GB の HBM2e メモリを搭載しており、最適化により単一の GPU でモデルを処理できる数少ない GPU の 1 つです。

  2. NVIDIA A40: 48 GB の GDDR6 メモリを提供し、マルチ GPU セットアップでよく使用されます。

  3. NVIDIA H100: NVIDIA のデータセンター GPU ラインアップの最新モデルで、80 GB の HBM3 メモリと強化された AI パフォーマンスを提供します。

  4. AMD Instinct MI250: 128 GB の HBM2e メモリを搭載しており、単一カードでモデルを実行できる可能性がありますが、ソフトウェアの互換性を確認する必要があります。

GPU メモリ帯域幅

生の VRAM 容量とは別に、メモリ帯域幅は効率的なモデル動作に重要です。前述の GPU は高いメモリ帯域幅を提供します。

  • A100: 最大 2,039 GB/秒
  • H100: 最大 3,350 GB/秒
  • MI250: 最大 3,276 GB/秒

帯域幅が高いほど、GPU メモリと処理ユニット間のデータ転送が高速になり、Llama 3.1 70B の実行に伴う複雑な操作に不可欠です。

GPU の最適化手法

GPU の利用を最大化し、VRAM が少ないシステムでモデルを実行できるようにするために、いくつかの手法を採用できます。

  1. 混合精度トレーニング: FP16 と FP32 の計算を組み合わせることで、精度を維持しながらメモリ使用量を削減できます。

  2. 勾配チェックポイント: この手法では、逆伝播中に特定の値を保存する代わりに再計算することで、メモリと計算をトレードオフします。

  3. モデル並列化: モデルを複数の GPU に分散することで、単一 GPU のメモリ容量を超える大規模なモデルを実行できます。

  4. アテンションの最適化: 効率的なアテンションメカニズムを実装することで、メモリ使用量と計算時間を大幅に削減できます。

  5. 量子化: モデルをより低い精度形式（INT8 など）に変換すると、メモリ要件が劇的に削減されますが、精度がいくらか犠牲になる可能性があります。

これらの GPU に関する考慮事項と最適化手法を活用することで、一見不十分に見えるハードウェア構成でも、Llama 3.1 70B を効率的に実行できる可能性があります。鍵となるのは、パフォーマンス、精度、リソース使用率のトレードオフのバランスを取ることです。

プロジェクトで Llama 3.1 70B やその他の大規模言語モデルを実装しようとしている開発者は、Novita AI のクイックスタートガイド で、LLM API のセットアップと最適化に関する包括的な手順を確認できます。これにより、利用可能なハードウェアリソースを効率的に活用できます。

Novita AI で Llama 3.1 を実行する方法

AI を活用したカスタマーサービスチャットボット、スマートな言語翻訳ツール、履歴書編集ツールのいずれを構築している場合でも、Novita AI の API を使用すると統合が簡単です。これにより、開発者はシステム管理の複雑さを気にすることなく、Llama 3.1 のすべての機能を活用しながら、主要なタスクに集中できます。

Llama 3.1 API を正式に統合する前に、Novita AI でオンラインで試してみることができます。Novita AI の Llama オンラインを始める方法は次のとおりです。

ステップ 1: 利用したい Llama モデル を選択し、その機能を評価します。

Novita AI の Llama モデルリストのスクリーンショット

ステップ 2: 指定されたフィールドに希望のプロンプトを入力します。この領域は、モデルが処理するテキストや質問を入力するためのものです。

Llama 3.1 8b プレイグラウンド

ステップ 3: 指定されたチャット会話に対するモデルの応答を取得します。

API リファレンスサンプル

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    # Novita AI API キーは以下を参照して取得してください: /docs/get-started/quickstart.htmll#_3-create-an-api-key
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct"
stream = True # または False
max_tokens = 8192

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "あなたは役立つアシスタントです。",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "こんにちは！",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

よくある質問

Llama 3.1 70B を実行するにはどれくらいの RAM が必要ですか？

Llama 3.1 70B の実行には、バッチサイズやモデル実装の詳細などの要因に応じて、推論のために通常 64 GB から 128 GB のシステム RAM が必要です。

Llama 2 70B にはどのくらいのメモリが必要ですか？

Llama 2 70B は、Llama 3.1 70B と同程度のシステム RAM を一般的に必要とし、効果的な推論には通常 64 GB から 128 GB の範囲が必要です。

Llama 3.1 のサイズはどのくらいですか？

Llama 3.1 は、モデルファイルや動作に必要な追加リソースを収容するために、数百ギガバイトのストレージ容量を必要とします。

Llama 3.1 8B を実行するにはどれくらいの VRAM が必要ですか？

Llama 3.1 8B のような小規模なモデルバリアントの場合、70B バージョンと比較して必要な VRAM は大幅に少なくなりますが、それでも特定の実装と使用される精度に依存します。

Llama モデルを実行する場合、32GB RAM はどのように評価されますか？

32GB の RAM は、Llama 3.1 70B のような大規模モデルを実行するには一般的に不十分です。ただし、小規模バージョンや高度に最適化されたセットアップには適している可能性があります。

原文は Novita AI に掲載されました。

Novita AI は、AI の野心を実現するためのオールインワンクラウドプラットフォームです。統合 API、サーバーレス、GPU インスタンス — 必要なコスト効率の高いツール。インフラストラクチャを排除し、無料で開始して、AI のビジョンを現実のものにしましょう。

おすすめの記事

1.Llama 3.1 405B 推論サービスのデプロイ: 初心者ガイド

2.Llama 3 vs 3.1 の比較: どちらがあなたに適しているか？

3.Llama 3.1 でできること: 機能とアプリケーションをマスターする

関連記事