内存带宽的重要性

LLM中的大量参数需要存储在GPU的显存（VRAM）中。然而，仅仅拥有足够的显存容量还不足够。数据在显存和GPU处理核心之间传输的速度也格外重要。这种速度被称为内存带宽。

可以把显存想象成一个大型仓库（容量以千兆字节，即GB衡量），内存带宽则是通向仓库的道路宽度（以每秒千兆字节，即GB/s衡量）。如果你有一个巨大的仓库，但只有一条狭窄的单车道，即使里面的工人（GPU计算核心）非常快速，你也无法很快地搬运货物进出。类似地，如果内存带宽较低，GPU核心可能需要长时间等待参数和其他数据从显存传输过来，这会拖慢文本生成的整个过程。

带宽为何对LLM如此重要？

运行LLM，尤其是在推理（生成文本）时，涉及持续的数据来回传输：

1. GPU需要从显存中获取模型的参数（权重）。请记住，这些参数可能多达数十亿。
2. 它使用这些参数和输入数据执行计算。
3. 它通常需要将中间结果（比如激活值，它表示计算过程中神经元的状态）写回显存，并在后续生成输出的步骤中再次读取它们。

大型模型意味着需要持续传输大量数据。现代GPU拥有极其强大的处理核心，能够每秒执行数万亿次计算（FLOPS）。但如果这些强大的核心缺乏数据供应，它们的效率就会很低。

如果内存带宽较低（道路狭窄），GPU核心就无法足够快地获取参数或中间数据。它们最终会处于空闲状态，等待数据传输完成。这意味着LLM生成文本的整体速度（通常以每秒生成的词元数衡量）并非受限于GPU的原始计算能力，而是受限于数据输入到GPU的速度。这种情况通常被称为过程是内存受限的。

带宽作为潜在瓶颈

考虑两款GPU：

• GPU A： 拥有16 GB显存和极高的计算能力，但内存带宽相对较低（例如，400 GB/s）。
• GPU B： 也拥有16 GB显存和稍低的计算能力，但内存带宽高得多（例如，800 GB/s）。

对于运行大型LLM（它需要频繁访问数十亿参数），GPU B实际生成文本的速度可能比GPU A更快。这是因为其高带宽能更有效地为处理核心提供数据，减少空闲时间，即使其峰值计算速度可能较低。

较低的内存带宽会造成瓶颈，即使在计算能力强的GPU上也会减慢LLM推理速度。更高的带宽允许显存和计算单元之间更快的数据传输，从而实现更高效的处理和更快的输出生成。

不同类型的GPU内存技术造成了带宽上的这些差异。例如，消费级GPU通常使用GDDR6内存，而高端数据中心GPU则经常使用HBM（高带宽内存）。HBM专门设计用于提供高得多的带宽，这也是这些GPU在训练和运行大型AI模型时更受青睐（且更昂贵）的原因之一。

总结：容量和速度都重要

在评估用于运行LLM的硬件时，显存大小（容量）告诉您模型是否能装下，但内存带宽（速度）则极大影响其运行速度。对于需要不断传输大量参数数据的大型语言模型，更高的内存带宽通常直接转化为更好的性能，体现在更快的响应时间或每秒生成更多词元上。这两个因素在为您的LLM需求选择GPU时都是重要的考量。