本文由阿里云代理商【聚搜云】撰写
简介：TG@luotuoemo
1. 优化模型和训练参数
- 降低Batch Size：减小训练或推理时的批量大小，减少显存占用。
- 调整图片分辨率：降低输入数据的分辨率，减少显存消耗。
- 模型切分与分布式加速：对于大模型，可以采用模型切分策略（如FSDP）将模型分布在多张显卡上，减少单卡显存压力。
- 显存优化策略：使用分层显存优化策略，如Offload部分层的权重，或通过Gradient Checkpointing（GC）优化Activation显存。
2. 检查和优化应用程序
- 代码优化：检查代码是否存在内存泄漏或显存管理不当的问题。例如，释放不再使用的显存资源。
- 优化数据库查询：如果使用数据库，优化查询语句，减少显存占用。
3. 升级硬件配置
- 选择合适的实例规格：根据需求选择显存容量更大的GPU实例规格，如阿里云提供的gn7i系列。
- 增加显存容量：升级到显存更大的GPU卡，例如选择显存为24GB或48GB的实例。
4. 系统和环境优化
- 清理显存碎片：使用PyTorch等框架的显存管理机制，解决显存碎片问题。
- 关闭不必要的服务：关闭不需要的后台服务或进程，释放显存。
- 重启服务：重启相关服务或进程，释放显存。
5. 监控和分析
- 使用监控工具：通过阿里云提供的监控工具（如MemoryMonitor）实时监控显存使用情况，及时发现异常。
- 分析显存占用：通过工具（如
nvidia-smi）查看显存使用情况，定位显存占用过高的具体进程或任务。
