1.5B模型在H200上可行 | AI生成和翻译

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1.5B 模型在 H200 上的可行性分析

是的，可行。 基于代码库分析：

参考（MI300X）：760M 在 batch=32 时 → 105 GB / 192 GB

H200 优势

• FA3（Flash Attention 3）—— 相比 AMD 上的 SDPA，激活内存大幅降低
• FP8 支持 —— 矩阵乘法内存可减半
• 更高的 MFU（约 45% 对比 27%）

建议的 ~1.5B 配置

参数	值	说明
--depth	30	base_dim=1920, model_dim=1920（整齐的 15×128 头）
--aspect-ratio	64	标准
--head-dim	128	FA3 最佳点
--device-batch-size	16	MI300X 的一半，以适配 140 GB 对比 192 GB
--total-batch-size	524288	与参考相同
--max-seq-len	2048	标准
--window-pattern	SSSL	交替滑动窗口
--fp8	可选	节省约 40% VRAM，H200 支持

参数量： 约 1.45B（30 层 × 1920 维度 × 15 头） Chinchilla 最优数据量： 约 29B tokens（20 倍参数量）—— 适配我们的 35.8B tokens 数据集 训练步数： 约 55,000 步（每步 524K tokens） 预估 VRAM： 约 110-120 GB（使用 FA3，batch=16）—— 适配 140 GB 使用 FP8： 约 80-90 GB —— 非常宽裕

命令

cd /workspace/zz
tmux new -s train-1.5b
python -m scripts.base_train \
  --depth=30 \
  --device-batch-size=16 \
  --total-batch-size=524288 \
  --max-seq-len=2048 \
  --window-pattern SSSL \
  --target-param-data-ratio=20 \
  --eval-every=500 \
  --save-every=5000 \
  --run=h200-d30-1.5b \
  --tracker=wandb

需要我运行它吗？

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