大模型训练中内存泄漏问题的定位与修复

在大模型训练过程中，内存泄漏是一个常见但棘手的问题。本文将通过对比分析两种主流的内存泄漏检测工具，帮助安全工程师快速定位并修复问题。

问题背景

在使用PyTorch进行大模型训练时，我们观察到训练过程中的内存使用量持续增长，最终导致OOM（Out of Memory）错误。这通常表现为训练过程中GPU/CPU内存占用率逐渐升高，而程序无法释放已分配的资源。

工具对比分析

1. 使用PyTorch内置的memory_profiler

from torch.utils.memory import memory_stats
import torch

device = torch.device('cuda')
tensor = torch.randn(1000, 1000).to(device)
print(memory_stats())

2. 使用tracemalloc进行追踪

import tracemalloc
import torch

torch.manual_seed(42)
tracemalloc.start()
# 执行训练代码
for i in range(10):
    tensor = torch.randn(1000, 1000).cuda()
    # ... 训练逻辑

snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
snapshot.print_stats(limit=5)

可复现步骤

1. 准备一个大模型训练脚本
2. 在训练循环中添加内存监控代码
3. 执行并观察内存使用情况
4. 通过工具定位泄漏点

修复建议

• 使用上下文管理器确保资源及时释放
• 定期调用torch.cuda.empty_cache()
• 检查是否有未正确释放的tensor引用

通过对比测试，我们发现tracemalloc在定位具体内存泄漏位置方面更为精确，而memory_profiler更适合整体内存监控。建议安全工程师结合两种工具进行综合分析。