联合训练系统中GPU内存管理实战

在多模态大模型联合训练中，GPU内存管理是决定训练效率的关键因素。以CLIP模型为例，我们通过分阶段内存优化实现高效训练。

数据预处理流程：首先对图像数据进行resize到224x224，并使用torchvision.transforms进行标准化；文本数据则通过tokenizer编码为固定长度序列。将图像和文本打包成batch，每个batch包含128个样本。

# 内存优化的数据加载器
import torch
from torch.utils.data import DataLoader

class OptimizedDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, image_paths, texts):
        self.image_paths = image_paths
        self.texts = texts
        
    def __getitem__(self, idx):
        # 按需加载图像，避免全部载入内存
        image = Image.open(self.image_paths[idx]).convert('RGB')
        image = transforms.Compose([
            transforms.Resize(224),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
        ])(image)
        
        text = tokenizer(self.texts[idx], return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
        return image, text['input_ids'], text['attention_mask']

# 设置batch_size和pin_memory
loader = DataLoader(OptimizedDataset(images, texts), batch_size=32, pin_memory=True)

模型融合方案：采用梯度累积策略，每个step处理32个样本，通过torch.cuda.amp自动混合精度训练减少显存占用。在反向传播时使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_防止梯度爆炸。

# 混合精度训练示例
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
for images, input_ids, attention_mask in loader:
    optimizer.zero_grad()
    with torch.cuda.amp.autocast():
        loss = model(images, input_ids, attention_mask)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

内存监控：使用torch.cuda.memory_summary()实时监控显存使用情况，确保峰值不超过8GB。

通过上述方法，成功在单张24GB显卡上运行batch_size=128的联合训练任务。