分布式训练中内存碎片化问题解决

分布式训练中内存碎片化问题解决

在大规模分布式训练场景下，内存碎片化问题严重影响训练效率和稳定性。近期项目中遇到GPU显存频繁不足的问题，通过系统性排查发现是内存碎片导致的。

问题定位

使用nvidia-smi监控发现：

# 查看GPU内存使用情况
nvidia-smi -q -d MEMORY -l 1

显示显存占用率90%以上，但实际可用显存远小于理论值。

解决方案

方案一：显存预分配策略

import torch
# 在训练开始前预分配显存
torch.cuda.empty_cache()
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8)

方案二：动态内存管理

# 使用torch.utils.checkpoint进行梯度检查点优化
from torch.utils.checkpoint import checkpoint
model = checkpoint(model, input_tensor)

方案三：批量大小调整 通过逐步减小batch size验证，当batch size=16时问题明显缓解。最终采用动态batch size策略，在不同epoch中自适应调整。

复现步骤

1. 启动训练任务
2. 持续监控nvidia-smi
3. 记录显存使用峰值和碎片化程度
4. 应用上述方案之一
5. 重新测试并对比结果

该问题在多节点分布式训练中尤为突出，建议在生产环境部署前进行充分验证。