在24GB显存大小的GPU上运行27GB的Pytorch模型
-
- 一.背景：显存不足时的破局之道
-
- 1.1 大模型时代的显存困境
- 1.2 CUDA统一内存的魔法
- 二.性能测试数据深度解读
-
- 关键发现：
- 三.复现过程
-
- 3.1 准备自定义分配器
- 3.2 准备测试程序
- 3.3 执行流程
- 3.4 开始测试
- 四.原理深度剖析
-
- 4.1 统一内存的工作机制
- 4.2 性能差异的本质
一.背景：显存不足时的破局之道
1.1 大模型时代的显存困境
当使用像Qwen3-14B这样的千亿参数大模型时，模型权重加载后通常需要超过24GB的显存。这给普通消费级显卡用户带来了巨大挑战。传统解决方案包括：
- 模型量化（牺牲精度）
- 梯度累积（延长训练时间）
- 多卡并行（增加硬件成本）
1.2 CUDA统一内存的魔法
PyTorch通过CUDA统一内存(Unified Memory)技术实现了突破。其核心是cudaMallocManaged函数，该函数会：
- 创建在CPU和GPU之间自动迁移的内存空间
- 当GPU访问数据时，自动将所需内存页迁移到显存
- 当显存不足时，自动将不活跃页换出到内存
二.性能测试数据深度解读
我们通过三组实验对比不同内存策略（测试环境：RTX 4090 24GB + 64GB DDR4）
| 配置模式 | 显存占用 | TPS（Token/秒） | 关键技术解析 |
|---|---|---|---|
| 基础统一内存 | 20584 MB | 1.75 | 完全依赖自动内存迁移 |
| 强制驻留内存 | 744 MB | 0.90 | 数据常驻内存，显存仅作缓存 |
| 优化读取模式 | 20622 MB | 1.77 | 声明数据可多设备共享读取 |
关键发现：
- 显存换速度：当强制数据驻留内存（模式2）时，虽然显存占用骤降97%，但推理速度下降48%
- 智能预取优势：默认统一内存（模式1）通过智能页迁移，在有限显存下仍保持较高性能
- 读优化增益：设置
SetReadMostly后（模式3），允许GPU缓存只读数据，TPS提升1%
三.复现过程
3.1 准备自定义分配器
cat > allocater.cc <<-'EOF'
#include <sys/types.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <iostream>
#include <assert.h>
#include <unordered_map>
#include <iostream>
#include <mutex>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
class UserCudaAllocater {
public:
void* allocate(size_t size) {
void* ptr;
int mode=0;
char *env=getenv("ALLOC_MODE");
if(env)
{
mode=atoi(env);
}
if(mode>0)
{
assert(0==cudaMallocManaged(&ptr,size));// 核心：申请统一内存
if(mode>1)
{
// 建议数据首选位置在CPU（减少显存占用）
assert(0==cudaMemAdvise(ptr, size, cudaMemAdviseSetPreferredLocation, cudaCpuDeviceId));
}
if(mode>2)
{
// 声明数据将被多设备频繁读取（提升缓存效率）
assert(0==cudaMemAdvise(ptr, size, cudaMemAdviseSetReadMostly, 0));
}
}
else
{
assert(0==cudaMalloc(&ptr,size)); // 传统显存分配
}
return ptr;
}
void deallocate(void* ptr) {
if (ptr) {
assert
