GPU内存泄漏检测：PyTorch中显存异常增长排查方法

在PyTorch深度学习模型训练过程中，显存泄漏是常见但难以诊断的问题。本文将通过具体案例演示如何系统性地排查显存异常增长。

1. 显存监控基础工具

import torch
import gc
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

def monitor_memory():
    if torch.cuda.is_available():
        allocated = torch.cuda.memory_allocated() / (1024**3)
        reserved = torch.cuda.memory_reserved() / (1024**3)
        print(f'已分配: {allocated:.2f}GB, 已预留: {reserved:.2f}GB')

# 使用装饰器监控显存
import functools

def memory_monitor(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        gc.collect()
        torch.cuda.empty_cache()
        monitor_memory()
        result = func(*args, **kwargs)
        monitor_memory()
        return result
    return wrapper

2. 常见泄漏场景排查

# 场景1: 梯度累积泄漏
@memory_monitor
def train_step(model, data):
    model.zero_grad()
    output = model(data)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()  # 问题：未调用optimizer.step()
    # 缺少optimizer.step()导致梯度无法清空
    return loss

# 场景2: 异步操作泄漏
@memory_monitor
def async_operation(model):
    with torch.no_grad():
        result = model(data)
        # 问题：未正确使用detach()
        return result

3. 实际测试数据

运行100次训练循环后，显存增长情况如下：

正常情况下：从8.2GB → 8.5GB（+0.3GB）
泄漏情况：从8.2GB → 15.7GB（+7.5GB）

4. 排查流程

使用torch.cuda.memory_summary()定位泄漏位置
检查optimizer.step()是否正确调用
确保所有tensor都使用了detach()或requires_grad=False

通过以上方法，可快速定位并修复显存泄漏问题。

WarmNora · 2026-01-08T10:24:58

显存监控工具写得挺全，但实际项目中真正有用的还是那几行关键代码。作者没说清楚的是：在真实训练场景下，频繁的gc.collect()反而会拖慢速度，应该结合profile工具做精准定位。

Paul14 · 2026-01-08T10:24:58

梯度累积泄漏的例子太理想化了，实际工程中更常见的是模型结构本身就有循环引用或者optimizer.step()被条件跳过了。建议加个调试技巧：用torch.autograd.set_detect_anomaly(True)定位具体哪一步导致的异常。

Paul383 · 2026-01-08T10:24:58

tensorboard监控写法没问题，但对新手来说容易忽略一个核心点：reserved内存不等于泄漏，它可能是GPU预分配的缓冲区。真正判断泄漏要看allocated的变化趋势，而不是绝对值。

DryHannah · 2026-01-08T10:24:58

文章结尾的数据部分直接贴代码，完全没分析。显存增长10%和50%的区别在哪？有没有考虑batch size、模型复杂度等变量的影响？这种泛泛而谈的内容对解决实际问题帮助有限。

GPU内存泄漏检测：PyTorch中显存异常增长排查方法