昇腾多卡910B服务器mindie推理报错显存不足npu out of memory,已解决

1.报错场景
使用多张910B卡推理大模型时报错显存不足,8张卡远远足够用,说明不是因为模型参数太大导致的。NPU out of memory. Tried to allocate 88.00 MiB (NPU 1; 29.50 GiB total capacity; 28.30 GiB already allocated; 28.30 GiB current active; 29.59 MiB free; 29.50 GiB allowed; 28.88 GiB reserved in total by PyTorch)
2.解决方法
(1)关闭多余进程
npu-smi info,先看下有没有其它进程在用显卡,如果有的话,kill -9 掉对应的进程;
(2)修改显存配置
编辑mindie配置文件,/usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/conf/config.json。里面ModelConfig中有个参数npuMemSize,默认值是-1(代表无限制),把它改小点,比如8。
在这里插入图片描述
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<think>嗯,用户遇到了CUDA显存不足的问题,需要解决。首先,我得回忆一下常见的CUDA内存错误的原因。根据引用里的信息,主要原因是模型或数据太大,超出了GPU显存容量。然后,我应该分步骤思考解决方案。 首先,用户可能需要检查显存使用情况。可以用nvidia-smi命令或者在代码里用torch.cuda工具。比如,用torch.cuda.memory_summary()来查看显存分配,这样能定位哪里占用了太内存。 接下来,常见的原因之一是批量大小过大。这时候建议减小batch size,比如从64减到32或16。不过,减小batch size可能会影响训练效果,可能需要调整学习率或其他参数作为补偿。 然后是模型本身的问题。如果模型太大,可以考虑简化结构,比如减少层数或神经元数量。或者使用模型并行,把不同层放到不同的GPU上。另外,使用混合精度训练(torch.cuda.amp)也能节省显存,因为用FP16代替FP32,但需要注意梯度缩放以避免数值不稳定。 数据方面的处理也很重要。确保数据没有冗余或内存泄漏,比如循环中意外累积的张量。使用pin_memory=False可能也有帮助,不过得看具体情况。 梯度累积是另一个技巧。通过次前向传播后再更新梯度,等效于更大的batch size,但显存占用更小。这需要调整优化步骤,比如accum_steps次前向后再执行optimizer.step()。 及时释放不用的变量,比如用del删除中间变量,并调用torch.cuda.empty_cache()。但这可能只是暂时的解决办法,因为PyTorch的缓存管理有时不会立即释放。 检查是否有冗余计算图保留。比如,在验证时用torch.no_grad(),避免保存不必要的计算图。非必要的情况下,不要保留requires_grad=True的张量。 使用内存分析工具,比如memory-profiler或者PyTorch的memory snapshot功能,可以帮助找到内存泄漏点。比如,可能某个模块在每次迭代时都创建新参数,导致显存逐渐增加。 最后,硬件层面的解决方案,比如换更大显存的GPU,或者用训练,通过DataParallel或DistributedDataParallel来分布负载。如果这些都不可行,可能需要考虑模型蒸馏或参数共享等技术。 另外,用户提到的引用里提到重启kernel也是一种应急方法,尤其是在Jupyter环境中,但根本问题还是需要优化代码。综合这些点,应该能给出全面的解决方案。</think>### NVIDIA CUDA显存不足错误的原因及解决方案 #### 一、错误原因 1. **模型参数过大** 深度学习模型参数量超出GPU显存容量(例如ResNet-152需要约200MB显存,而Transformer大模型可能需要数十GB)[^3]。 2. **批量数据超限** 单批次数据(Batch)占用显存过高,例如输入图像分辨率过大或序列长度过长。 3. **内存泄漏或缓存未释放** 中间变量未及时清理(如循环中累积张量),或PyTorch缓存管理机制未主动回收显存[^2]。 4. **梯度计算冗余** 未使用`torch.no_grad()`导致验证/推理阶段仍保留计算图。 --- #### 二、核心解决方案 ##### 1. **显存监控与调试** - 查看显存实时占用: ```python import torch print(torch.cuda.memory_summary()) # 输出显存分配详情 ``` - 终端命令:`nvidia-smi -l 1`(每秒刷新GPU状态)。 ##### 2. **减小显存占用的关键技术 **方法** | **操作示例** ---------------------------------|---------------------------------- **降低批量大小** | `batch_size=64 → 32` **混合精度训练** | `with torch.cuda.amp.autocast():` **梯度累积** | 每`accum_steps=4`次前向后执行一次反向传播 **及时释放变量** | `del intermediate_tensor; torch.cuda.empty_cache()` ##### 3. 模型优化 - **模型剪枝**:移除冗余层或神经元。 - **检查点技术**:通过`torch.utils.checkpoint`在反向传播时重新计算部分中间结果,而非存储全部中间变量。 ```python from torch.utils.checkpoint import checkpoint def forward(x): x = checkpoint(self.layer1, x) # 分段存储 ``` ##### 4. 数据优化 - **数据加载器设置**: ```python dataloader = DataLoader(dataset, pin_memory=False) # 避免锁页内存 ``` - **输入预处理**:降低图像分辨率或截断文本序列长度。 --- #### 三、进阶方案 1. **GPU并行** - **数据并行**:`model = nn.DataParallel(model)` - **模型并行**:将模型不同层分配到个GPU(需手动设计)。 2. **显存分析工具** 使用`torch.cuda.memory_profiler`或`memory_profiler`库定位泄漏点。 ```python # 示例:混合精度训练+梯度累积 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) scaler = torch.cuda.amp.GradScaler() for epoch in range(epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader): with torch.cuda.amp.autocast(): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) scaler.scale(loss).backward() if (i+1) % 4 == 0: # 每4个批次更新一次 scaler.step(optimizer) scaler.update() optimizer.zero_grad() ``` ---
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