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斯坦福CS336第二讲：7B模型训练显存84GB起步
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AI 综述
斯坦福 NLP 官方转推了 Percy Liang 主讲的 CS336 第二讲《PyTorch 与资源核算》，配套笔记由 Chao Ma 撰写。课程以 7B 参数模型为例算了一笔显存账：BF16 权重约 14GB，再加上 BF16 梯度和两个 FP32 的 Adam 动量缓冲，在尚未计入激活值与临时缓冲的情况下，显存需求已达 84GB。该讲内容聚焦 PyTorch 使用与训练资源（显存、算力）的核算方法。
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最新进展10月16日 05:22
CS336第二讲笔记公开：7B模型BF16权重14GB，加梯度与Adam动量后显存需84GB起步。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- AGI Hunt斯坦福 CS336：7B 模型权重仅 14GB，训练却要 84GB 起步
斯坦福 NLP 官方转推 Percy Liang 的 CS336 第二讲《PyTorch 与资源核算》，配套笔记由 Chao Ma 撰写。课程算了一笔显存账，7B 参数模型的 BF16 权重约 14GB，加上 BF16 梯度和两个 FP32 Adam 动量缓冲后，还没计入激活值和临时缓冲就已需要 84GB。
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