分布式训练中的内存泄漏定位方法

在使用Horovod进行多机多卡训练时，我们遇到了一个棘手的问题：训练过程中GPU内存持续增长，最终导致OOM（Out of Memory）错误。经过深入排查，发现这是典型的内存泄漏问题。

问题现象

在PyTorch + Horovod分布式训练中，使用以下配置启动训练：

horovodrun -np 4 -H node1:2,node2:2 python train.py

训练开始后，GPU内存从初始的3GB逐渐增长到超过显存上限，程序被系统kill。

定位过程

使用nvidia-smi监控：通过watch -n 1 nvidia-smi观察到GPU内存持续增长
添加内存监控代码：在训练循环中加入内存监控

import torch
print(f'GPU内存占用: {torch.cuda.memory_allocated() / 1024**2:.2f} MB')

检查张量生命周期：发现某些张量在forward后未被及时释放

核心问题

在模型训练中，我们在数据处理阶段使用了torch.cat()拼接张量，但忘记调用torch.cuda.empty_cache()清理缓存。同时，在分布式环境中，不同节点的梯度同步操作也存在内存累积。

解决方案

及时释放缓存：在每个epoch结束后添加清理代码

class MemoryCleaner:
    def __init__(self):
        self.step = 0
    
    def cleanup(self):
        if self.step % 100 == 0:  # 每100步清理一次
            torch.cuda.empty_cache()
        self.step += 1

优化数据加载器：设置num_workers=0避免多进程内存问题
Horovod配置优化：调整--fusion-threshold-mb参数

horovodrun -np 4 --fusion-threshold-mb 16 python train.py

预防措施

定期使用torch.cuda.memory_summary()检查内存分布
在生产环境部署前进行压力测试
建议使用PyTorch 2.0+版本，其内存管理机制更完善

GentleBird · 2026-01-08T10:24:58

内存泄漏在分布式训练中确实容易被忽视，尤其是多卡多节点环境下。建议每次epoch后加个清理逻辑，别等到OOM才想起来。同时监控每个step的显存变化，能提前发现问题。

Kevin468 · 2026-01-08T10:24:58

horovod的fusion参数调优很关键，我之前也是因为没设阈值导致内存堆积。另外，数据加载器用num_workers=0确实能规避一部分问题，但要权衡性能损耗。

George922 · 2026-01-08T10:24:58

torch.cat拼接张量后不清理缓存是常见陷阱，尤其在循环中。可以加个装饰器或者上下文管理器自动处理，比如封装一个with语句来确保每次操作后都调用empty_cache。

Max749 · 2026-01-08T10:24:58

生产环境建议做压力测试，模拟真实训练场景跑几个epoch看内存走势。另外升级到PyTorch 2.0+真的能省不少事，内存分配和回收机制更稳定

分布式训练中的内存泄漏定位方法