GPU内存优化：Transformer推理瓶颈突破方案

瓶颈分析

在Transformer模型推理过程中，GPU显存占用主要来自：

• 模型参数存储（约30-50%）
• 中间激活值缓存（约40-60%）
• 优化器状态（约10-20%）

核心优化策略

1. 混合精度训练/推理

import torch
from torch.cuda.amp import autocast

# 使用FP16推理
model = model.half()  # 转换为半精度
with autocast():
    output = model(input_ids)

2. 梯度检查点（Gradient Checkpointing）

from torch.utils.checkpoint import checkpoint

class CustomLayer(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        # 自定义前向传播
        return checkpoint(self.forward_fn, x)

3. 动态Batch Size调整

# 根据显存动态调整batch size
max_batch_size = 8
while True:
    try:
        output = model(input_ids[:batch_size])
        break
    except RuntimeError as e:
        if 'out of memory' in str(e):
            batch_size //= 2
            if batch_size < 1:
                raise ValueError('Batch size too small')

4. 权重压缩（Quantization）

import torch.quantization as quant

# 动态量化
model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model)
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model)

实际效果

通过以上优化组合，可实现：

• 显存占用减少50-70%
• 推理速度提升20-40%
• 支持更大batch size推理

建议优先使用混合精度+梯度检查点方案，可在不牺牲精度前提下显著降低显存需求。