大模型推理优化中的内存管理策略研究

大模型推理优化中的内存管理策略研究

在大模型推理场景中，内存管理直接影响系统性能和成本。本文基于实际部署经验，分享几种关键的内存优化策略。

1. KV Cache 内存优化

# 使用 FlashAttention 降低 KV Cache 内存占用
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "meta-llama/Llama-2-7b-hf",
    torch_dtype=torch.float16,
    low_cpu_mem_usage=True
)
# 启用 FlashAttention 优化
model.config.attn_implementation = "flash_attention_2"

2. 动态 Batch Size 调整

根据 GPU 内存使用率动态调整 batch size：

import torch
max_batch_size = 16
while True:
    try:
        outputs = model(input_ids, batch_size=max_batch_size)
        break
    except RuntimeError as e:
        if "CUDA out of memory" in str(e):
            max_batch_size //= 2
        else:
            raise

3. 混合精度推理

通过 Tensor Core 和 FP16/BF16 组合优化：

model.half()  # 转换为半精度
# 使用 torch.compile 优化
compiled_model = torch.compile(model, mode="reduce-overhead")

实际部署中，建议先在小规模数据集上验证策略效果，再逐步扩大应用范围。