176Bのパラメーターを持つ言語モデルに必要なメモリサイズは、ハードウェアやトレーニング、推定バッチサイズなどの要因に依存しますが、以下は大まかな推定です。

トレーニング：最新の調査によると、176Bの言語モデルを持つ大きなメモリパラメーターを備えた現在使用されているGPU（NVIDIA V100など）には、少なくとも数百GBのビデオメモリが必要です。これは、モデルアーキテクチャやバッチなどの要因に依存します。使用される処理サイズ。トレーニングのトレーニングは、トレーニングに小さなGPU（NVIDIA GTX 1080 TIなど）を使用して時間がかかる場合があります。これは、メモリメモリの制限に適応するためにバッチプロセスがより小さな値に縮小されるためです。

推論：推論のために、通常、トレーニングよりもメモリが少なくなります。16GB以上のメモリを持つGPUを使用すると、176Bのパラメーターを持つ言語モデルを簡単に実行できますが、推測時間が長くなります。

ビデオメモリに加えて、CPUとメモリの要件も考慮する必要があることに注意する必要があります。これは、データの読み込み、事前処理、モデルの最適化にも重要であるためです。
运行一个参数量为176B的语言模型需要的显存大小取决于所使用的硬件和训练和推断的批处理大小等因素，但以下是大致的估计：

训练：根据最新的研究，目前使用显存较大的GPU（例如NVIDIA V100）训练参数量为176B的语言模型需要至少数百GB的显存，具体取决于使用的模型架构和批处理大小等因素。使用较小的GPU（例如NVIDIA GTX 1080 Ti）进行训练可能需要更长的时间，因为需要将批处理大小降低到较小的值来适应显存的限制。

推断：对于推断，通常需要比训练更少的显存。使用具有16GB或更多显存的GPU，可以轻松地运行参数量为176B的语言模型，但需要较长的推断时间。

需要注意的是，除了显存之外，还需要考虑CPU和内存的要求，因为它们对于数据加载、预处理和模型优化等操作也是至关重要的。