在24GB顯存大小的GPU上運行27GB的Pytorch模型
- 一.背景：顯存不足時的破局之道
- 1.1 大模型時代的顯存困境
- 1.2 CUDA統一內存的魔法
- 二.性能測試數據深度解讀
- 關鍵發現：
- 三.復現過程
- 3.1 準備自定義分配器
- 3.2 準備測試程序
- 3.3 執行流程
- 3.4 開始測試
- 四.原理深度剖析
- 4.1 統一內存的工作機制
- 4.2 性能差異的本質
一.背景：顯存不足時的破局之道
1.1 大模型時代的顯存困境
當使用像Qwen3-14B這樣的千億參數大模型時，模型權重加載后通常需要超過24GB的顯存。這給普通消費級顯卡用戶帶來了巨大挑戰。傳統解決方案包括：
- 模型量化（犧牲精度）
- 梯度累積（延長訓練時間）
- 多卡并行（增加硬件成本）
1.2 CUDA統一內存的魔法
PyTorch通過CUDA統一內存(Unified Memory)技術實現了突破。其核心是cudaMallocManaged函數，該函數會：
- 創建在CPU和GPU之間自動遷移的內存空間
- 當GPU訪問數據時，自動將所需內存頁遷移到顯存
- 當顯存不足時，自動將不活躍頁換出到內存
二.性能測試數據深度解讀
我們通過三組實驗對比不同內存策略（測試環境：RTX 4090 24GB + 64GB DDR4）
| 配置模式 | 顯存占用 | TPS（Token/秒） | 關鍵技術解析 |
|---|---|---|---|
| 基礎統一內存 | 20584 MB | 1.75 | 完全依賴自動內存遷移 |
| 強制駐留內存 | 744 MB | 0.90 | 數據常駐內存，顯存僅作緩存 |
| 優化讀取模式 | 20622 MB | 1.77 | 聲明數據可多設備共享讀取 |
關鍵發現：
- 顯存換速度：當強制數據駐留內存（模式2）時，雖然顯存占用驟降97%，但推理速度下降48%
- 智能預取優勢：默認統一內存（模式1）通過智能頁遷移，在有限顯存下仍保持較高性能
- 讀優化增益：設置
SetReadMostly后（模式3），允許GPU緩存只讀數據，TPS提升1%
三.復現過程
3.1 準備自定義分配器
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：申請統一內存if(mode>1){// 建議數據首選位置在CPU（減少顯存占用）assert(0==cudaMemAdvise(ptr, size, cudaMemAdviseSetPreferredLocation, cudaCpuDeviceId));}if(mode>2){// 聲明數據將被多設備頻繁讀取（提升緩存效率）assert(0==cudaMemAdvise(ptr, size, cudaMemAdviseSetReadMostly, 0));}}else{assert(0==cudaMalloc(&ptr,size)); // 傳統顯存分配}return ptr;}void deallocate(void* ptr) {if (ptr) {assert
)
)