Transformer推理加速中的内存优化策略详解

在Transformer模型推理过程中，内存优化是影响性能的关键因素之一。本文将从实际应用角度出发，介绍几种可落地的内存优化策略。

1. 激活值内存复用 通过分析Transformer前向传播过程中的激活值生命周期，可以实现中间结果的内存复用。以Attention机制为例，计算完Attention Score后，可以将该中间结果直接覆盖到输入张量上，避免额外内存分配。

# 示例代码：激活值复用
attention_scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1))
attention_scores = attention_scores / math.sqrt(d_k)
attention_scores = torch.nn.functional.softmax(attention_scores, dim=-1)
# 复用内存空间
q = q.contiguous()  # 确保内存连续性

2. 动态批处理优化 根据GPU显存动态调整batch size，避免内存溢出。通过监控当前显存使用情况，在保证推理效率的前提下最大化批处理大小。

import torch

def dynamic_batch_size(model, input_tensor, max_memory_mb=8000):
    current_memory = torch.cuda.memory_allocated() / (1024**2)
    if current_memory > max_memory_mb:
        return 1  # 降低批处理大小
    return batch_size

3. 分块计算（Chunking） 对长序列进行分块处理，将大矩阵运算分解为多个小块，有效控制内存峰值。此方法在处理长文本时特别有效。

# 示例：序列分块处理
def chunked_attention(query, key, value, chunk_size=512):
    chunks = []
    for i in range(0, query.size(-2), chunk_size):
        chunk_q = query[:, :, i:i+chunk_size]
        chunk_attn = torch.matmul(chunk_q, key.transpose(-2, -1))
        chunks.append(chunk_attn)
    return torch.cat(chunks, dim=-2)

通过以上方法的组合使用，可以在不牺牲模型精度的前提下，显著降低推理时的内存占用，提升整体效率。

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