TTT-Video-DIT项目在单H100显卡上的内存优化策略

TTT-Video-DIT项目在单H100显卡上的内存优化策略

ttt-video-dit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tt/ttt-video-dit

内存不足问题分析

在TTT-Video-DIT视频生成模型的训练过程中，使用单块H100显卡时出现了显存不足的问题。具体表现为：当加载231个3秒视频样本进行训练时，系统尝试分配36MB显存失败，而此时显卡总容量为79.20GB，可用显存仅剩36.62MB。

问题根源探究

从模型配置参数可以看出，这是一个相当庞大的视频生成模型：

• 模型维度高达3072
• 48个注意力头
• 42层网络结构
• 输入视频特征维度为[1,13,16,60,90]
• 文本场景嵌入维度为[1,1,498,4096]

这样的模型规模在设计时就考虑了多GPU并行训练的场景，默认配置假设用户至少使用完整节点（多块GPU）进行训练。单卡运行时，模型参数和中间激活值会迅速耗尽显存资源。

解决方案与实践

多GPU方案

最直接的解决方案是增加GPU数量。实践证明，使用2块H100显卡可以成功启动训练。这是因为：

1. 模型参数可以分布在多卡上，减少单卡内存压力
2. 激活值计算可以并行处理
3. 梯度计算和参数更新可以分片进行

单卡优化策略

如果必须使用单卡训练，可以考虑以下内存优化技术：

1. 梯度检查点技术(rematerialization)：

   • 启用"remat_forward_ssm"配置
   • 选择性重计算中间激活而非全部存储
   • 以计算时间换取内存空间

2. 模型分片策略：

   • 调整"scan_checkpoint_group_size"参数
   • 优化"remat_transformer_layer_group_size"设置
   • 分阶段处理长序列输入

3. 混合精度训练：

   • 使用FP16或BF16格式减少内存占用
   • 注意保持数值稳定性

4. 批处理优化：

   • 减小"mini_batch_size"参数
   • 使用梯度累积技术

技术建议

对于视频生成这类内存密集型任务，建议：

1. 优先考虑多GPU训练环境
2. 若资源受限，应从模型配置入手，逐步启用各种内存优化选项
3. 监控训练过程中的显存使用情况，及时调整策略
4. 对于超长视频序列，考虑分块处理或降低分辨率

这些优化策略不仅适用于TTT-Video-DIT项目，对于其他大规模视频生成模型的训练也具有参考价值。

ttt-video-dit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tt/ttt-video-dit