GPU显存不足时的PyTorch模型优化策略

最近在部署一个ResNet50模型时遇到GPU显存不足的问题，从4GB到8GB再到16GB的显存升级都难以满足需求。以下是我踩坑总结的几种实用方法。

1. 混合精度训练（Mixed Precision）

import torch
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast

scaler = GradScaler()
for epoch in range(epochs):
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        with autocast():
            outputs = model(batch)
            loss = criterion(outputs, targets)
        scaler.scale(loss).backward()
        scaler.step(optimizer)
        scaler.update()

2. 梯度累积（Gradient Accumulation）

accumulation_steps = 4
for i, batch in enumerate(dataloader):
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, targets) / accumulation_steps
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

3. 模型并行（Model Parallelism）

# 将模型分割到不同GPU上
model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1])

测试结果：原始模型显存占用8GB，通过混合精度+梯度累积后降至3GB，可正常训练。

建议优先尝试混合精度训练，效果最显著。

RedHannah · 2026-01-08T10:24:58

混合精度确实能省一半显存，但别忘了检查是否有内存泄漏，我就是忘了optimizer.zero_grad()导致显存慢慢涨到爆。

Yara50 · 2026-01-08T10:24:58

梯度累积适合小batch场景，但要小心学习率同步问题，我调了好久才发现loss缩放过后的lr也要跟着调。

Quincy96 · 2026-01-08T10:24:58

模型并行对代码改造要求高，我试了DataParallel结果反而更慢，后来用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel才跑起来。

LoudDiana · 2026-01-08T10:24:58

别光看显存占用，还要关注训练速度，有些优化策略虽然省内存但可能让epoch时间翻倍，得权衡一下实际需求。

GPU显存不足时的PyTorch模型优化策略