模型推理过程中内存碎片化问题分析与对策

在大模型推理过程中，内存碎片化是一个常见但容易被忽视的问题。特别是在使用如Transformer等结构复杂、参数量庞大的模型时，频繁的张量分配和释放会导致内存碎片化加剧，进而影响推理性能。

问题表现

内存使用率高但可用连续内存块小
推理过程中出现OOM（Out of Memory）错误
模型推理效率下降

根本原因分析

内存碎片化主要由以下因素导致：

频繁的张量分配与释放：模型推理中需要多次创建和销毁中间结果。
不合理的内存管理策略：未采用内存池或内存复用机制。
框架内部优化不足：如PyTorch默认的内存回收机制不够高效。

可复现步骤（以PyTorch为例）

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(1024, 1024)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

model = SimpleModel().cuda()
for i in range(1000):  # 模拟大量推理请求
    x = torch.randn(64, 1024).cuda()
    output = model(x)  # 连续创建张量
    del x, output

运行上述代码，观察内存使用情况，会发现内存逐渐被碎片化。

对策建议

启用内存池：使用torch.cuda.empty_cache()或torch.cuda.memory._set_allocator()控制分配器。
避免频繁张量创建：预先申请并复用张量。
使用更高效的框架特性：如PyTorch的torch.utils.data.DataLoader配合pin_memory=True。

通过合理的内存管理，可有效缓解模型推理过程中的内存碎片化问题，提升系统稳定性和推理效率。

Eve577 · 2026-01-08T10:24:58

这篇文章对大模型推理中的内存碎片问题分析得还算到位，但对策部分略显基础。比如提到的`torch.cuda.empty_cache()`其实只是清理缓存，并不能根本解决频繁分配的问题。更有效的做法是使用固定大小的张量池或在推理前预分配内存，避免动态申请。否则，即便用了内存池，性能提升也有限。

ShallowWind · 2026-01-08T10:24:58

文中用PyTorch示例代码模拟碎片化确实直观，但实际工程中往往不是简单的forward循环这么简单。真实场景下，模型并行、流水线调度、batch size变化都会加剧碎片化。建议补充一些生产环境中的调优经验，比如结合`torch.cuda.memory._set_allocator`和自定义分配器的实战方案，而不是停留在理论层面。

模型推理过程中内存碎片化问题分析与对策