大模型推理服务中GPU内存泄漏问题根因分析
在大模型推理服务部署过程中，GPU内存泄漏是一个常见但棘手的问题。本文基于实际生产环境的排查经验，深入分析了该问题的根本原因。
问题现象
在使用HuggingFace Transformers进行大模型推理时，发现GPU显存使用量持续增长，最终导致OOM（Out of Memory）错误。服务运行数小时后，显存占用从初始的4GB增长到16GB以上。
根因分析
通过nvidia-smi监控工具发现，内存泄漏主要源于以下几个方面：
- 模型缓存未清理：在多轮推理中，Transformer模型内部的KV缓存未被及时释放
- PyTorch张量未释放：使用
torch.no_grad()后仍存在未释放的中间张量 - 缓存机制缺陷：自定义的batch处理逻辑导致缓存累积
复现步骤
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased').cuda()
# 问题代码示例
for i in range(1000):
inputs = tokenizer(f"Test sentence {i}", return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
# 缺少显式清理步骤
解决方案
- 添加
torch.cuda.empty_cache()定期清理 - 显式删除不需要的张量
- 使用context manager管理资源
优化建议
建议在生产环境中使用专门的推理框架如TensorRT或ONNX Runtime来避免此类问题。
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