模型训练过程中显存使用率异常升高排查方法

在大模型训练过程中，显存使用率异常升高是一个常见但棘手的问题。本文将结合实际案例，分享一套系统性的排查方法。

问题现象

训练过程中，显存使用率突然飙升至90%以上，甚至出现OOM（Out of Memory）错误。这种现象通常在模型训练的中后期出现，且难以复现。

排查步骤

1. 检查梯度累积

# 使用torch.cuda.memory_summary()监控显存
import torch
print(torch.cuda.memory_summary())

# 检查每个参数的梯度是否正常
for name, param in model.named_parameters():
    if param.grad is not None:
        print(f"{name}: {param.grad.norm().item()}")

2. 分析模型结构

使用PyTorch Profiler分析各层显存占用：

from torch.profiler import profile, record_function

with profile(activities=[torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA],
            schedule=torch.profiler.schedule(wait=1, warmup=1, active=3)) as prof:
    output = model(input)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()

3. 检查优化器状态

# 查看优化器缓存的显存
optimizer_state = optimizer.state_dict()
for param_group in optimizer_state['param_groups']:
    print(f"Param group: {param_group['lr']}")

根本原因

常见原因包括：梯度爆炸、优化器状态累积、模型并行策略不当等。建议通过逐步注释代码的方式定位问题源头。