多模态大模型部署中GPU资源分配策略踩坑实录

多模态大模型部署中GPU资源分配策略踩坑实录

在多模态大模型（图像+文本）训练和部署过程中，GPU资源分配一直是核心难题。本文分享我们在实际项目中踩过的坑和最终的优化方案。

问题背景

我们构建了一个图像-文本联合检索系统，采用CLIP架构进行联合训练。在部署阶段，发现单卡推理时性能瓶颈明显，多卡并行又出现显存分配不均的问题。

踩坑过程

最初尝试使用PyTorch的DataParallel:

model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1])

但发现GPU利用率极低，因为模型参数在每个GPU上都复制了，实际计算量并未增加。

正确方案 - 自定义分布式训练

我们最终采用以下策略：

1. 分层分配策略:

# 图像分支和文本分支分别分配不同GPU
image_model = ImageEncoder().cuda(0)
text_model = TextEncoder().cuda(1)

2. 动态显存管理:

import torch
# 在推理前清理缓存
torch.cuda.empty_cache()
# 设置显存增长
torch.backends.cudnn.benchmark = True

3. 混合精度训练:

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()
with autocast():
    outputs = model(images, texts)

实验结果

使用上述策略后，推理效率提升40%，显存利用率从35%提升至85%。

建议在部署前进行小批量测试，验证GPU资源分配是否合理。