Ubuntu系统中PyTorch的内存管理

在Ubuntu系统中，PyTorch的内存管理可从软件优化、硬件配置和工具监控三方面入手，核心方法如下：

• 软件层面优化
  • 释放无用内存：用del删除不再需要的张量，调用torch.cuda.empty_cache()释放缓存。
  • 混合精度训练：通过torch.cuda.amp以16位精度计算，减少内存占用。
  • 梯度检查点：用torch.utils.checkpoint仅保存关键中间结果，降低峰值内存。
  • 调整批次大小：减小batch_size以降低单次内存需求，可配合梯度累积提升效率。
• 硬件与系统配置
  • 使用多GPU：通过DataParallel或DistributedDataParallel分散内存负载。
  • 优化CUDA配置：设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF调整缓存策略，或使用大页内存（Huge Pages）减少分配开销。
• 监控与调优工具
  • 内存分析：用torch.cuda.memory_allocated()和torch.cuda.memory_reserved()监控内存状态，生成火焰图定位泄漏。
  • 系统级工具：通过nvidia-smi查看GPU内存占用，结合Nsight Systems分析内存分配瓶颈。

关键实践：优先通过混合精度和梯度检查点提升内存效率，结合分布式训练应对大规模模型。定期清理缓存并监控内存使用，避免碎片化导致性能下降。