最近在做大规模模型训练时，遇到了一个令人头疼的问题——内存碎片化。这个问题在分布式训练中尤其突出，尤其是在使用多个GPU进行并行训练时。
问题现象：在训练一个70B参数的大模型时，单个节点的GPU显存使用率达到了95%以上，但训练过程中频繁出现OOM（Out of Memory）错误。通过nvidia-smi监控发现，GPU显存中存在大量碎片化的内存块，无法满足大块连续内存的申请需求。
复现步骤：
- 启动分布式训练任务，使用torch.distributed.launch启动4个进程
- 在训练循环中加入内存监控代码：
import torch
print(f"Allocated: {torch.cuda.memory_allocated()/1024**3:.2f} GB")
print(f"Reserved: {torch.cuda.memory_reserved()/1024**3:.2f} GB")
- 观察到内存分配和保留的差距持续增大
解决方案：
- 启用显存清理：
torch.cuda.empty_cache()，在每个epoch结束后调用 - 调整batch size策略，避免一次性申请过多显存
- 使用
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8)限制单进程内存使用率 - 在训练初始化时添加
torch.backends.cudnn.benchmark = False，避免自动优化导致的内存分配问题
这个坑踩得有点深，建议大家在做大规模训练前一定要做好显存监控和优化。目前通过这些调整，内存碎片化问题得到了明显改善。
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