大模型部署中GPU内存泄漏的根本原因排查

在大模型部署过程中，GPU内存泄漏是一个常见但复杂的问题。本文将从实际案例出发，系统性地分析GPU内存泄漏的根本原因，并提供可复现的排查方法。

问题现象

在使用PyTorch部署大型语言模型时，发现GPU显存使用量持续增长，即使模型推理已完成且无新的计算任务。

根本原因分析

1. 引用循环与循环引用

# 错误示例
model = MyModel().cuda()
output = model(input_data)
# 忘记清理变量引用

2. 梯度累积与缓存

# 正确做法
with torch.no_grad():
    output = model(input_data)
    # 确保不计算梯度

可复现排查步骤

1. 使用nvidia-smi监控显存变化
2. 在代码中添加内存检查点：

print(torch.cuda.memory_summary())

3. 逐步注释代码段，定位泄漏点
4. 检查是否在循环中重复创建模型实例

最佳实践

• 始终使用torch.no_grad()进行推理
• 显式调用del删除不需要的变量
• 定期执行torch.cuda.empty_cache()
• 在生产环境部署时，建议使用Docker容器化方案确保资源隔离