在大模型训练过程中，显存使用率异常是一个常见但棘手的问题。本文将结合实际场景，分享一套系统性的排查方法。
问题现象
在使用PyTorch进行大模型训练时，观察到显存使用率持续攀升，甚至在某些epoch后出现OOM（Out of Memory）错误。尽管显存监控工具显示GPU显存未满，但训练过程却频繁中断。
排查步骤
- 确认基础配置
import torch
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"GPU count: {torch.cuda.device_count()}")
print(f"Current device: {torch.cuda.current_device()}")
- 显存监控
import torch
print(f"Allocated: {torch.cuda.memory_allocated() / 1024**2:.2f} MB")
print(f"Reserved: {torch.cuda.memory_reserved() / 1024**2:.2f} MB")
- 内存清理 在每个epoch结束后，显式清理缓存：
torch.cuda.empty_cache()
- 梯度累积与模型并行 如果使用了梯度累积或模型并行（如DistributedDataParallel），请确认是否正确释放中间变量：
with torch.no_grad():
outputs = model(inputs)
# 确保中间结果被及时释放
- 检查数据加载器 避免在DataLoader中缓存过多数据，可设置合理的num_workers和pin_memory参数：
train_loader = DataLoader(
dataset,
batch_size=32,
num_workers=4,
pin_memory=True
)
优化建议
- 启用梯度检查点（Gradient Checkpointing）以减少显存占用
- 使用混合精度训练（Mixed Precision Training）
- 调整batch size与优化器参数
通过以上步骤，通常可以定位并解决大部分显存异常问题。
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