大模型部署中的GPU内存管理

大模型部署中的GPU内存管理

在大模型部署实践中，GPU内存管理是决定系统稳定性和推理效率的关键因素。本文分享一个实用的内存监控和优化方案。

核心问题

大模型在推理过程中容易出现显存溢出（OOM）问题，特别是在处理长序列或批量推理时。

实际部署经验

我们采用以下策略进行GPU内存管理：

1. 内存监控脚本

import torch
import GPUtil

def monitor_gpu_memory():
    if torch.cuda.is_available():
        # 获取当前GPU使用情况
        gpu = GPUtil.getGPUs()[0]
        print(f"GPU内存使用率: {gpu.memoryUtil*100:.2f}%")
        print(f"已用内存: {gpu.memoryUsed/1024:.2f}GB")
        print(f"总内存: {gpu.memoryTotal/1024:.2f}GB")
        return gpu.memoryUtil

# 定期监控
monitor_gpu_memory()

2. 动态批处理调整

import torch.nn.functional as F

def dynamic_batch_size(model, input_ids, max_memory_ratio=0.8):
    # 根据当前内存使用情况动态调整批处理大小
    current_memory = GPUtil.getGPUs()[0].memoryUtil
    if current_memory > max_memory_ratio:
        return max(1, len(input_ids) // 2)
    return len(input_ids)

关键优化点

• 设置合理的内存阈值
• 实施动态批处理策略
• 启用混合精度训练/推理
• 使用梯度检查点技术

这套方案已在多个大模型部署场景中验证有效，建议根据具体硬件配置进行参数调优。