在大模型部署过程中，GPU显存管理是影响性能的关键因素。本文将分享几个实用的显存优化技巧和最佳实践。
1. 梯度检查点（Gradient Checkpointing）
通过减少前向传播时的内存占用来节省显存，适用于训练阶段。在PyTorch中可以使用torch.utils.checkpoint：
from torch.utils.checkpoint import checkpoint
class Model(nn.Module):
def forward(self, x):
# 模型前向传播逻辑
return x
# 使用checkpointing
output = checkpoint(model, input_tensor)
2. 混合精度训练（Mixed Precision）
使用FP16代替FP32可节省约50%显存。PyTorch中的实现：
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()
with autocast():
output = model(input)
loss = criterion(output, target)
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
3. 模型并行与分布式训练
使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel进行多GPU训练：
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
model = DDP(model, device_ids=[args.gpu])
4. 显存监控与清理
定期清理缓存并监控显存使用情况：
torch.cuda.empty_cache()
print(torch.cuda.memory_summary())
通过这些方法，我们可以显著提升大模型部署的效率和稳定性。
讨论