在开源大模型训练过程中，CUDA错误是开发者经常遇到的棘手问题。本文将结合实际案例，分析几种常见CUDA错误类型及其解决方案。
常见CUDA错误类型
1. CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY
这是最常见的情况，通常出现在显存不足时。在训练大型模型如LLaMA-70B时，即使配置了48GB显存，仍可能出现此错误。
# 复现代码示例
import torch
model = torch.nn.Linear(10000, 10000).cuda()
input_tensor = torch.randn(1000, 10000).cuda()
output = model(input_tensor)
2. CUDA_ERROR_ILLEGAL_ADDRESS
通常由内存访问越界引起，可能出现在模型结构设计不当或数据预处理错误时。
解决方案
- 显存优化：使用梯度累积、混合精度训练（FP16）
- 代码检查：确保张量维度匹配，避免非法索引
- 调试工具：使用
nvidia-smi监控显存使用，pytorch_profiler定位性能瓶颈
预防措施
建议在训练前进行显存压力测试，合理分配batch size，并定期更新CUDA驱动版本。对于分布式训练场景，需确保各节点间通信正常。
该问题在社区中讨论热度较高，期待更多开发者分享自己的优化经验。
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