Comment calculer les besoins en VRAM pour un modèle de langage (LLM) ?
Comment calculer les besoins en VRAM pour un modèle de langage (LLM) ?
L’intelligence artificielle générative progresse à grande vitesse, portée par des modèles de langage de plus en plus puissants. Mais une question cruciale reste souvent floue : quelle quantité de VRAM faut-il pour faire tourner un LLM ?
Que ce soit pour les développeurs, les chercheurs ou les passionnés d’IA, comprendre les besoins en mémoire vidéo est essentiel pour choisir le bon matériel et optimiser ses projets.
Pourquoi la VRAM est-elle importante pour l’IA ?
Les modèles de langage (LLM), comme ceux qui alimentent ChatGPT, reposent sur des réseaux de neurones massifs comportant des milliards de paramètres. Ces modèles sont le plus souvent exécutés sur des GPU (processeurs graphiques), dont les performances dépendent directement de la quantité et de la vitesse de la VRAM (Video RAM).
La VRAM permet de stocker :
• Les poids du modèle (model weights),
• Les activations intermédiaires,
• Les tensors d’entrée et de sortie,
• Et d’autres éléments comme les buffers pour le traitement parallèle.
Une formule simple pour estimer les besoins
L’article de référence sur APXML propose une formule simplifiée pour estimer l’espace VRAM nécessaire à l’inférence d’un LLM (c’est-à-dire sa capacité à générer du texte sans être réentraîné) :
VRAM (Go) ≈ Taille du modèle (en milliards de paramètres) × 2
Exemple :
Un modèle de 7 milliards de paramètres (comme LLaMA-7B) nécessite environ 14 Go de VRAM.
Cette estimation repose sur un poids de 2 octets (fp16) par paramètre. Cela suppose également que le modèle est quantifié ou optimisé pour l’inférence (par exemple via une conversion en float16), ce qui réduit son empreinte mémoire.
Ce qui fait varier les besoins
Plusieurs facteurs peuvent influencer à la hausse (ou à la baisse) la quantité de VRAM nécessaire :
1. Précision des poids :
• En fp32 (32 bits), la taille double par rapport au fp16.
• En int8 (quantification), la taille peut être réduite de 50% ou plus.
2. Batch size et longueur de contexte :
• Plus le nombre de requêtes traitées en parallèle est élevé, plus la VRAM requise
augmente.
• De même, un modèle avec une fenêtre de contexte plus large (ex : 8k ou 32k
tokens) demandera plus de mémoire.
3. Techniques d’optimisation :
• L’utilisation de librairies comme DeepSpeed, TensorRT ou GGUF permet
d’économiser de la VRAM via l’optimisation des graphes et la quantification.
4. Architecture du modèle :
• Certains modèles (comme Mistral ou Phi) sont optimisés pour un meilleur ratio performance/mémoire.Et pour le fine-tuning ?
Le fine-tuning (réentraînement d’un modèle sur des données spécifiques) est beaucoup plus gourmand en VRAM. Il faut compter :
• En fp16 : 2 à 4 fois plus de VRAM que pour l’inférence seule.
• En LoRA (Low-Rank Adaptation) : une solution populaire pour réduire les coûts de fine-tuning, tout en maintenant une bonne performance.
Par exemple, un fine-tuning de LLaMA-13B peut nécessiter 32 à 48 Go de VRAM en fp16, mais seulement 16 à 24 Go avec LoRA.
En résumé
Voici un tableau récapitulatif des besoins en VRAM pour différents modèles populaires :
Modèle Paramètres VRAM inférence (fp16)
LLaMA-7B 7B ~14 Go
LLaMA-13B 13B ~26 Go
GPT-J 6B ~12 Go
Mistral 7B ~12 Go (optimisé)
Falcon-40B 40B ~80 Go
Comprendre les besoins en VRAM pour faire tourner un LLM, c’est la clé pour déployer intelligemment l’intelligence artificielle.
Que vous utilisiez un GPU local, une machine cloud ou une solution mutualisée, mieux vaut savoir à quoi s’attendre pour ne pas être bloqué par des limites matérielles. Et avec les progrès en quantification et en architecture de modèle, il est de plus en plus possible de faire tourner des modèles puissants… même sur des cartes modestes !
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