GPU资源争抢导致训练中断问题排查过程

GPU资源争抢导致训练中断问题排查过程

在大模型训练过程中，我们遇到了一个常见但棘手的问题：训练过程中断，日志显示GPU资源争抢导致的OOM（Out of Memory）错误。本文将详细记录该问题的排查过程，并提供可复现的解决方案。

问题现象

使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel进行多卡训练时，训练到某个epoch后突然报错：

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 GiB (GPU 0; 15.75 GiB total capacity; 14.38 GiB already allocated; 1.12 GiB reserved by PyTorch)

排查过程

首先确认是资源争抢问题，使用以下脚本监控GPU内存使用情况：

import torch
import time

while True:
    print(torch.cuda.memory_summary())
    time.sleep(1)

发现训练期间其他进程（如tensorboard、监控脚本）占用了大量GPU资源。解决方案如下：

1. 限制GPU内存增长：在训练开始前设置环境变量：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128

2. **使用torch.cuda.set_per_process_memory_fraction()**控制内存分配比例：

import torch

torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8)

3. 优化数据加载器：设置num_workers=0，避免多进程竞争GPU资源。

最终解决方法

通过上述措施结合合理的资源调度，训练稳定性得到显著提升。建议在生产环境部署时加入资源监控脚本，提前预警潜在的资源争抢问题。