生成式 AI 徹底改變了人們將想法變為現實的方式，而代理 AI 代表著這一技術變革的下一次飛躍。通過利用復雜的自主推理和迭代規劃，AI 智能體可以非常高效地處理復雜的多步驟問題。
隨著 AI 不斷革新各行各業，對在本地運行 AI 模型的需求激增。無論是開發 AI 還是使用 AI，在本地運行 AI 模型都具有許多優勢，包括增強隱私、降低延遲以及離線工作的能力。
本地 AI 正在改變組織的 AI 開發和部署方式。通過在本地處理數據，開發者能夠繼續進行 AI 實驗和原型設計，而無需付出持續使用云的代價。本地 AI 成為創新和原型的測試平臺，可實現快速迭代和想法測試。與此同時，云基礎架構和數據中心可處理更密集的工作負載和大規模部署。
在本地運行 AI 模型還可滿足某些行業特定用例的獨特需求。在醫療健康領域，它可以實現安全的患者數據分析和快速診斷。金融機構利用該平臺進行實時欺詐檢測和風險評估。制造商可從即時質量控制和預測性維護中獲益。
為了更好地利用這些優勢，用戶需要確保其硬件 (尤其是 GPU) 能夠勝任相應任務。此時，GPU 內存大小將成為一個關鍵考慮因素，因為它直接影響您可以在本地運行的模型的大小和復雜性。模型越大，所需的內存越多。
AI 模型中的參數精度平衡
要計算所需的 GPU 顯存大小，必須了解兩個關鍵概念：參數和精度。
參數 是模型中用于確定其行為的學習值。將參數視為 AI 模型的知識。就像模型在學習過程中所做的無數細微調整一樣。例如，在語言模型中，參數有助于理解詞語和概念之間的關系。模型的參數越多，它可以理解的模式越復雜，但所需的內存也越多。
精度是指在內存中存儲這些參數時保留的細節級別。這就像在常規尺子和超精度科學儀器之間進行選擇。更高的精度 (例如 32 位或 FP32) 就像使用卡尺或千分尺。它可以提供更精確的測量結果，但在寫下更多數字時，會占用更多空間。較低精度 (例如 16 位或 FP16) 等同于使用簡單的尺子。這可以節省空間，但可能會丟失一些微小的細節。
模型所需的總顯存取決于它有多少參數，以及每個參數的存儲精確度。在參數數量和精度之間選擇適當的平衡至關重要，因為參數越多，模型就越智能，同時還需要更多內存。另一方面，精度降低可節省內存，但可能會略微降低模型的功能。
適用于 AI 模型的 GPU 顯存?
要估算所需的 GPU 顯存，請先查找參數數量。一種方法是 訪問 NVIDIA NGC 目錄 并查看型號名稱或型號顯卡。許多模型的名稱中都包含參數數量；例如，GPT-3 175B 表示有 175 億個參數。NGC 目錄還提供有關模型的詳細信息，包括 Model Architecture 或 Specifications 部分中的參數數量。
接下來，為了確定預訓練模型的精度，您可以檢查模型卡，以獲取有關所使用數據格式的特定信息。FP32 (32 位浮點) 通常首選于訓練或在對最高精度至關重要時使用。它提供最高級別的數值精度，但需要更多的內存和計算資源。FP16 (16 位浮點) 可以在性能和準確性之間實現良好平衡，尤其是在搭載 Tensor Core 的 NVIDIA RTX GPU 上。與 FP32 相比，它在保持較高準確性的同時，可將訓練和推理速度提升高達 2 倍。
INT8 (8 位整數) 常用于在邊緣設備上進行推理，或優先考慮速度和效率。與 FP16 相比，它的顯存占用率可提升高達 4 倍，計算性能可提升 2 倍，非常適合在資源受限的環境中進行部署。
FP4 (4 位浮點) 是一種新興精度格式，在 AI 應用中變得越來越普遍。這是朝著更高效的 AI 計算邁出的重要一步，可在保持合理準確性的同時大幅降低內存需求和計算需求。
檢查模型的顯卡時，查找“precision”、“data format”或“quantization”等術語，以識別模型使用的格式。某些模型可能支持多種 precision 格式，或使用混合 precision 方法結合不同的格式來優化性能和準確性。
通過將參數數量乘以每個參數的字節數 (FP32 為 4，FP16 為 2)，然后將此數字翻倍以考慮優化器狀態和其他開銷，可以計算出所需 GPU 顯存的粗略估計值。例如，FP16 精度下的 70 億參數模型大約需要 28GB 的 GPU 顯存 (7 億 x 2 字節 x 2)。
NVIDIA RTX GPU 可提供在本地運行模型所需的高性能。 NVIDIA RTX 6000 Ada Generation GPU 具有高達 48 GB 的 VRAM，可為大規模 AI 應用提供充足的顯存。此外，RTX GPU 配備專用的 Tensor Cores，可顯著加速 AI 計算，非常適合本地 AI 開發和部署。
通過量化減少 AI 足跡
對于希望在顯存受限的 GPU 上運行更大模型的開發者而言，量化技術可能是一種顛覆性技術。量化會降低模型參數的精度，顯著降低內存需求，同時保持模型的大部分準確性。 NVIDIA TensorRT-LLM 提供先進的量化方法，可將模型壓縮到 8-bit 甚至 4-bit 精度，從而能夠以更少的 GPU 顯存運行更大的模型。
入門指南?
隨著 AI 不斷滲透到我們的日常生活中，在功能強大的工作站上本地運行模型的能力變得越來越重要。您可以在 搭載 NVIDIA AI Workbench 的 NVIDIA RTX 助力的 AI 工作站 上開始使用， 將 NVIDIA NIM 微服務等 AI 功能引入桌面 ，在游戲、內容創作等領域發掘新的可能性。
如需詳細了解如何將 RTX AI 工作站用于本地 AI 訓練和定制，請注冊參加 PNY 和 NVIDIA 的在線研討會“借助 NVIDIA AI 平臺和加速解決方案最大限度地提高 AI 訓練”。
