多GPU训练中内存管理策略分享

最近在优化一个分布式大模型训练项目时，踩了不少坑，今天总结一下多GPU训练中的内存管理经验。

问题背景

使用PyTorch DDP训练7B参数模型时，单卡显存占用超过24GB，即使开启了gradient checkpointing仍然oom。通过torch.cuda.memory_summary()发现内存碎片化严重，大量内存被浪费。

解决方案

1. 混合精度训练 + 梯度累积

from torch.cuda.amp import GradScaler
scaler = GradScaler()
# 配置混合精度训练
with autocast():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
scaler.scale(loss).backward()

2. 动态batch size调整

# 根据显存使用情况动态调整
while True:
    try:
        with autocast():
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, targets)
        # 计算当前显存占用
        mem_used = torch.cuda.max_memory_allocated()
        if mem_used > 0.8 * max_mem:
            batch_size //= 2
            break
    except RuntimeError as e:
        if 'out of memory' in str(e):
            batch_size //= 2
            continue

3. 梯度同步策略优化

# 使用gradient compression
from torch.distributed.algorithms.ddp_comm_hooks.default_hooks import fp16_compress_hook
model.register_comm_hook(None, fp16_compress_hook)

关键经验

显存监控：nvidia-smi + torch.cuda.memory_summary()组合使用
模型并行：将大模型切分到不同GPU上
优化器状态压缩：减少optimizer state占用的内存

实测效果：通过以上策略，成功将单卡显存占用从24GB降低到16GB，训练稳定性显著提升。

风吹麦浪 · 2026-01-08T10:24:58

实际项目中遇到类似问题时，建议先用`nvidia-smi`监控实时显存，再结合`torch.cuda.memory_summary()`分析碎片化情况，这样能快速定位是模型加载还是训练过程导致的OOM。

柠檬微凉 · 2026-01-08T10:24:58

梯度累积确实能缓解单次batch过大问题，但要注意与混合精度配合使用，否则可能因精度损失影响收敛。可以设置一个最小batch size阈值避免反复切分。

科技创新工坊 · 2026-01-08T10:24:58

模型并行和optimizer state压缩是进阶策略，适合大模型场景。对中小模型来说，优化数据加载器的`num_workers`和`pin_memory`参数往往能带来更直接的显存节省效果。

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