对于一个2b（20亿参数）的模型，行业内的经验规则。全精度下运行每1b(10)亿参数大约需要4GB的GPU显存。2B模型运行需要8G显存，

对于模型训炼经验法则是训练一个模型可能需要大约14到18倍于模型大小的GPU内存。这表明，为了训练一个20亿参数的模型，全精度下大约需要28GB到36GB的GPU显存。

然而，这些只是估计值，实际所需的显存量还需要根据模型的确切架构、数据集的大小、批处理量以及网络的其他复杂性因素来定。细粒度地预估显存要求，了解清楚你的模型，以及如何优化显存使用都是至关重要的步骤。

总之，为了在2b模型上进行有效的训练，我们需要确保我们的硬件配备足够的GPU显存；否则，可能需要考虑模型的缩减或其他内存优化技术。

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