面向GPT-3 XL训练的数字海洋存储 | AI生成和翻译
问题： 要在30B token上训练GPT-3 XL（1.3B），需要多大的DigitalOcean块存储卷？
答案：
模型检查点大小
1.3B参数
fp32权重： 1.3B × 4字节 = 5.2GB
AdamW状态：
梯度： 5.2GB
动量m： 5.2GB
方差v： 5.2GB
每个检查点总计： ~21GB
保留最后3个检查点：
21GB × 3 = 63GB
数据大小
30B token，GPT-2 BPE，以uint16格式存储：
30B token × 2字节 = 60GB
+ 原始文本（分词前）：~80GB
如果在分词后删除原始文本（推荐）：
仅token：60GB
完整明细
| 项目 | 大小 | 保留？ |
|---|---|---|
| 原始文本（下载） | 80GB | 分词后删除 |
| 分词后的train.bin | 57GB | ✅ |
| 分词后的val.bin | 3GB | ✅ |
| 检查点（最后3个） | 63GB | ✅ |
| 最佳检查点fp16 | 2.6GB | ✅ |
| 日志/wandb/其他 | 3GB | ✅ |
| 总计（删除原始后） | ~129GB | |
| 总计（保留原始） | ~209GB |
推荐
200GB卷
静态成本：
$0.00015 × 200GB = $0.03/小时
$0.03 × 24 × 30 = $21.60/月（空闲）
训练期间（5天）：
卷成本可忽略，相比$2/小时的GPU
为什么不选150GB？
129GB已用 + 余量：
训练中临时文件：~5GB
pip包、conda环境：~8GB
意外数据增长： ~10GB
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安全下限：~152GB ← 过于紧张
200GB提供约70GB的缓冲空间 ✅
结论
200GB卷
$21.60/月（空闲）
5天训练周期成本：$0.75（卷部分）
总训练成本：~$240（GPU）+ $0.75（卷）= ~$241
与GPT-2 XL的推荐相同——200GB是您此规模实验的最佳选择。