多卡环境下模型加载与显存管理技巧
在大模型训练和推理过程中，多GPU环境下的显存管理是一个常见但棘手的问题。本文将分享几个实用的踩坑经验，帮助大家更好地管理和分配显存资源。
1. 使用 torch.nn.DataParallel 进行简单分布式
如果你的模型不大，可以尝试使用 DataParallel 实现多卡加载，但要注意：
import torch
model = MyModel()
device_ids = [0, 1]
model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids)
⚠️ 注意：这种方式在大模型上容易出现显存分配不均问题。
2. 使用 torch.distributed 进行更精细控制
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
dist.init_process_group(backend='nccl')
model = MyModel().cuda()
model = DDP(model, device_ids=[rank])
3. 模型并行与显存优化技巧
使用 accelerate 库可以有效减少显存占用：
from accelerate import Accelerator
accelerator = Accelerator()
model, optimizer, dataloader = accelerator.prepare(model, optimizer, dataloader)
4. 关键踩坑总结
- 不要盲目使用
torch.nn.DataParallel，大模型容易OOM - 推荐使用
accelerate或DeepSpeed进行复杂场景 - 显存监控工具：
nvidia-smi和pytorch_mem_hook
建议根据模型大小和硬件资源合理选择分布式策略。
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