大模型推理时内存泄漏问题排查
在大模型推理过程中，内存泄漏是影响系统稳定性和性能的常见问题。本文将从实际案例出发，介绍如何识别和排查此类问题。
问题现象
在长时间运行的大模型推理服务中，观察到内存使用量持续增长，最终导致系统OOM（Out of Memory）错误。通过监控工具发现，虽然模型参数占用的内存相对稳定，但缓存和临时对象的内存使用却不断增加。
排查步骤
- 内存快照分析
import tracemalloc
import torch
# 启动内存追踪
tracemalloc.start()
# 执行推理任务
output = model(input_tensor)
# 获取当前内存快照
current, peak = tracemalloc.get_traced_memory()
print(f"Current memory usage: {current / 1024 / 1024:.2f} MB")
print(f"Peak memory usage: {peak / 1024 / 1024:.2f} MB")
# 获取内存分配堆栈
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')
for stat in top_stats[:10]:
print(stat)
- 循环推理测试
import gc
import torch
from collections import defaultdict
# 模拟连续推理任务
memory_log = []
for i in range(100):
# 执行推理
output = model(input_tensor)
# 记录内存使用情况
current, _ = tracemalloc.get_traced_memory()
memory_log.append(current)
# 强制垃圾回收
torch.cuda.empty_cache() if torch.cuda.is_available() else gc.collect()
if i % 20 == 0:
print(f"Step {i}: Memory usage = {current / 1024 / 1024:.2f} MB")
常见原因分析
- 缓存未清理：模型推理过程中的KV缓存未及时释放
- 张量泄漏：中间计算结果未正确释放
- 循环引用：对象间存在循环引用导致GC无法回收
解决方案
- 合理设置缓存大小
- 使用context manager管理资源
- 定期执行内存清理操作
本社区鼓励分享此类排查经验，帮助安全工程师更好地维护大模型推理环境的安全性与稳定性。
讨论