在大模型训练过程中，内存分配不均是一个常见但棘手的问题。本文将通过对比不同配置下的训练表现，帮助ML工程师快速定位并解决该问题。
问题现象
在使用Hugging Face Transformers进行Llama2微调时，我们发现GPU内存占用极不均匀：
# 使用 accelerate 进行多卡训练
from accelerate import Accelerator
accelerator = Accelerator()
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
model, optimizer, dataloader = accelerator.prepare(model, optimizer, dataloader)
部分GPU内存使用率高达95%，而其他GPU仅使用10%左右，导致训练效率低下。
排查步骤
-
检查数据并行配置：
# 检查当前配置是否启用了梯度累积 export GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS=4 -
使用NVIDIA SMI监控内存：
nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total --format=csv -l 1 -
对比不同配置下的性能差异：
- 单卡训练（100%内存使用）
- 双卡训练（平均分配）
- 四卡训练（部分GPU空闲）
解决方案
- 调整
per_device_train_batch_size，使每张卡负载均衡 - 使用
deepspeed配置文件优化内存分配 - 启用
gradient_checkpointing减少显存占用
# 在训练参数中添加
training_args = TrainingArguments(
gradient_checkpointing=True,
per_device_train_batch_size=4,
gradient_accumulation_steps=2
)
最佳实践
建议在生产环境中使用accelerate的自动配置功能，避免手动分配导致的内存不均问题。
讨论