大模型训练过程中显存使用率异常排查

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和优化策略。

问题现象

在使用PyTorch进行大模型训练时，发现显存使用率突然飙升至95%以上，甚至出现OOM（Out of Memory）错误。通过torch.cuda.memory_summary()查看内存详情，发现显存占用异常增长但未释放。

排查步骤

1. 确认是否为梯度累积

# 检查是否忘记清零梯度
for batch in dataloader:
    optimizer.zero_grad()  # 必须在每次batch前调用
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

2. 检查模型参数是否被意外保留

# 使用requires_grad追踪参数变化
for name, param in model.named_parameters():
    if param.requires_grad:
        print(f'{name}: {param.grad is not None}')

3. 显存监控工具

import torch
print(torch.cuda.memory_summary())
# 或者使用更详细的分析
torch.cuda.memory_stats()

常见原因及解决方案

梯度未清零：在训练循环中忘记调用optimizer.zero_grad()
模型参数泄漏：使用model.eval()后仍进行反向传播
数据加载器配置不当：num_workers > 0时可能造成显存累积
混合精度训练设置错误：未正确配置GradScaler

优化建议

启用梯度检查点（Gradient Checkpointing）以节省显存
使用模型并行策略如ZeRO
调整batch size和学习率

通过这套系统化方法，可以快速定位并解决大部分显存异常问题。