ƯỚC LƯỢNG TÀI NGUYÊN HUẤN LUYỆN AI
Nhập số tham số model và số token huấn luyện — công cụ tính ra tổng GPU-giờ cần thiết, dựa trên FLOPS đỉnh chính thức của từng dòng GPU.
Mặc định 40% — mức thực tế phổ biến khi huấn luyện phân tán (nguồn: EleutherAI, xem mục "Nguồn" bên dưới).
Ước lượng tài nguyên huấn luyện
- Tổng phép tính (FLOPs)
- 4.36e+22
- Thời gian chạy thực tế (wall-clock)
- 12.136,1 giờ (~505,7 ngày)
- Tổng GPU-giờ cần
- 97.089 giờ
97.089 GPU-giờ × 43.100đ/giờ — theo bảng giá công khai của gói CBA100-40GB trên gpu.vnso.vn (bản lưu ngày 15/9/2026). Chưa gồm thời gian chuẩn bị dữ liệu, chạy thử, lưu trữ và thuế. Kéo thanh MFU bên trái để xem khoảng dao động.
Công thức: C ≈ 6 × số tham số × số token (EleutherAI / Chinchilla). GPU-giờ = C ÷ (FLOPS đỉnh GPU × MFU × số GPU) × số GPU. Đây là ước lượng lý thuyết, chưa tính thời gian nghỉ do lỗi phần cứng, đồng bộ mạng, hay giai đoạn khởi động/checkpoint.
Bộ nhớ khi full fine-tune (Adam)
- Trạng thái model (trọng số + gradient + optimizer)
- 1.083,3 GB
Full fine-tune với optimizer AdamW, mixed-precision ≈ 16 byte/tham số (2 byte trọng số fp16/bf16 + 12 byte trạng thái optimizer AdamW + 2 byte gradient fp16 — nguồn EleutherAI). Số này CHƯA gồm bộ nhớ activation, nên VRAM thực tế cần lớn hơn. LoRA/QLoRA cần VRAM thấp hơn nhiều so với full fine-tune vì chỉ huấn luyện một số ít tham số phụ — chưa có nguồn số liệu cụ thể để đưa công thức riêng ở đây.
Nguồn công thức
- EleutherAI — Transformer Math 101 — công thức tổng compute C ≈ 6PD và bộ nhớ trạng thái model khi full fine-tune mixed-precision + AdamW.
- Hoffmann et al. — Training Compute-Optimal Large Language Models (Chinchilla), arXiv:2203.15556 — nguồn học thuật gốc của quan hệ compute–tham số–token.
- NVIDIA H100 Tensor Core GPU Datasheet (mã 2287922, Sep 2022) và NVIDIA A100 Tensor Core GPU Datasheet (Jun 2021) — FLOPS đỉnh BF16/FP16 Tensor Core (dense, không sparsity) của từng GPU. Xem link đầy đủ trong ghi chú nguồn ở ô chọn GPU.
Chỉ đưa vào những GPU có datasheet chính thức kiểm chứng được FLOPS Tensor Core dense — GPU nào chưa tìm được nguồn thì chưa đưa vào danh sách để tránh suy đoán số liệu.