挑战性能极限小显卡大作为，教你如何在有限资源下运行大型深度学习模型，GPU显存估算并高效利用全攻略！...GPU 内存硬件的分类，按照是否在芯片上面可以分为片上 (on chip) 内存和片下 (off chip) 内存，片上内存主要用于缓存 (cache) 以及少量特殊存储单元(如 texture)，特点...优化器参数 一些优化算法（如带有动量的优化器）需要保存一些状态信息，以便在每次更新时进行调整。这些状态信息也会占用一定的显存。...3.2 模型训练重要指标 最重要的两个指标： 显存占用 GPU 利用率 显存占用和 GPU 利用率是两个不一样的东西，显卡是由 GPU 计算单元和显存等组成的，显存和 GPU 的关系有点类似于内存和...若没有在被使用，则会使用 try_merge_blocks (L1000) 合并相邻的 Block。由于每次释放 Block 都会检查，因此不会出现两个相邻的空闲块，于是只须检查相邻的块是否空闲即可。
六、内存释放的隐形规则纹理的内存释放不是简单的"删除"，而是要避开GPU的"缓存陷阱"。即便在代码中移除了纹理引用，GPU可能仍将其保留在缓存中，导致内存泄漏。...有效的释放策略需要"双管齐下"：一方面在纹理确定不再使用时，主动调用释放接口并清除关联的渲染状态；另一方面通过"纹理生命周期标记"，定期扫描长期未被访问的纹理，强制释放其占用的内存。...特别要注意"场景切换"时的释放逻辑——不要等到新场景完全加载后再释放旧场景纹理，而应采用"边加载边释放"的交替策略，避免内存占用峰值超过设备上限。...例如从场景A切换到场景B时，先加载B的核心纹理，待其显示后再逐步释放A的纹理，保持内存占用的平稳过渡。七、mipmap的智能生成与应用mipmap是提升远距纹理清晰度的利器，但滥用会导致内存翻倍。...优化方案在于"预授权与缓存结合"：提前通过服务器获取跨域纹理的访问权限，将其缓存到本地后再使用，避免每次加载时的权限验证开销。
在图示的训练过程中，需要将训练数据加载到 GPU 内存中，同时也需要将正向传播和反向传播的神经网络计算图也加载到 GPU 内存中，这些数据将占用大量的 GPU 内存空间，在 GPU 内存增长相对较慢的硬件发展趋势下...这两部分动态内存共同支持着神经网络在训练过程中的灵活性和高效性。 一般情况下，对于临时的 NPU 内存需求，可以进行临时的申请和释放，以节省 NPU 内存的使用，提高模型的并发能力。...在上述内容中提到，神经网络中每一层的算子的输出 Tensor 张量所占用的 NPU 内存分配为动态内存，那么如何在每一个计算图的输出节点上分配内存？怎样才能正确地分配内存？...，模型总体占用的内存较多，而下半所示为经过内存优化后的 MobileNet v2 内存占用示意图。...内存共享 当两个数据所使用的内存大小相同、且有一个数据在参与计算后不再需要，那么后一个数据可以覆盖前一个数据，前一个数据所分配的内存无需重复申请和释放，只需要进行内存共享即可。
跨进程通信中传递大量序列化数据（如通过 ipcMain 传递完整的表格数据），会产生临时缓冲数据，若未及时释放，会造成内存堆积。...对于长期运行的后台任务（如定时同步数据），使用 child_process 模块创建独立子进程执行，避免阻塞主进程，且在任务完成后强制终止子进程，释放系统资源。...GPU 内存优化需兼顾“渲染质量与资源消耗”。Chromium 的 GPU 加速虽能提升图形性能，但过度使用会导致显存占用过高，尤其在多显示器场景下。...某数据可视化应用通过此调整，在展示复杂图表时的 GPU 内存占用减少了 40%。垃圾回收机制的主动干预需基于“场景感知”。...同时，监控内存使用趋势，当检测到堆内存持续增长超过阈值（如 5 分钟内增长 200MB）时，触发“轻量重启”机制——保存应用状态后重启渲染进程，释放累积的内存碎片。
，如adam，adamw，lamb优化器等。...另一部分为其他memory占用，如1）activation memory，用于保存中间结果，backward计算用到；2）临时buffer；3）临时buffer的频繁创建和释放导致的内存碎片，导致明明还有显存但是...通过分配固定size的临时buffer，避免模型增大时，临时buffer无限增大；此外对碎片化内存进行管理，尽可能把耗费内存的变量存储到一块连续buffer中。...2、AllGather优化，规避内存不对齐情况导致的通信性能差问题 Nvidia的nccl作为业内最成熟的GPU通信库并没有做到各种case场景下的极致的性能优化，实际使用中的一个问题是，NcclAllgather...在反向计算过程中，梯度经过reduce scatter规约push到cpu上，在cpu上执行weight的更新后再move到gpu中。
或者你也可以等待下一代更强大的 GPU 出现。然而将来的网络变得更大更深是大势所趋，我们并不希望物理内存的限制成为算法开发的一个障碍。 观察：什么占用内存？...这一想法是：如果 GPU 内存中的大部分数据出现空置，为什么不把它们保存在更便宜的 CPU 内存上呢？下图更清晰地展现了这一想法。 ? 左侧部分所示的间隙表明特征图如何在内存之中被空置。...右侧部分表明这一节省 GPU 内存使用的想法：使用 CPU 内存作为那些特征图的临时容器。...基本的策略是在生成特征图后将其从 GPU 上卸下传给 CPU，当它将在反向过程中被重新使用时再从 CPU 预取回 GPU 内存。这个存储空间可被释放以作他用。...这些特征图张量在正向过程中为只读的，因此这个传输过程可以在计算中被安全地覆盖。当依赖于其传输和计算都完成后，相关的张量可以被释放。只有当前层的卸载完成时，才能进行下一层的处理。
显存管理：操作系统有物理内存管理机制，避免了频繁申请和释放内存带来的碎片问题。然而，CUDA计算中并没有显存管理机制，频繁的显存申请与释放同样会导致显存碎片问题。...然而，这一优势仅适用于系统内存；如果在 GPU 上频繁申请和释放不规则大小的显存，就可能导致显存碎片的产生。在大模型推理场景中，显存碎片问题尤为严重。...其核心在于利用基数树（Radix Tree）来高效管理和重用不同请求之间共享的前缀，从而减少重复计算和内存占用。...第二场聊天继续并进行淘汰：第二场聊天继续，因内存限制，第一场聊天中最少近期使用的节点被淘汰释放空间，新消息在共享节点后添加到树上。...这样一来，每次并行计算的内容就变得更短，不仅能减轻单个请求对 GPU 资源的占用，还能避免对同时运行的 decode 请求产生影响。这个方法便被称为 chunked prefill。
2.资源消耗问题大事务会占用大量undo log空间和内存资源，增加服务器负载。 例如：更新百万级数据时，事务日志膨胀可能导致磁盘I/O瓶颈。...每批次完成后COMMIT释放锁，其他事务可插入执行。 方法2：使用LIMIT分页更新原理：通过LIMIT控制单次更新行数，循环直到无数据可更新。...3.错误处理机制在循环中捕获异常（如死锁），记录失败批次后跳过：DECLARE CONTINUE HANDLER FOR SQLEXCEPTION BEGIN ROLLBACK; INSERT...+ 带索引的分批次更新 调整innodb_buffer_pool_size确保内存充足避坑经验：一次历史数据归档案例：undefined未使用临时表时500万行更新耗时120分钟，采用临时表分批次后缩短至...undefined需设计断点续更机制：记录最后处理的ID位置，故障后从断点恢复 通过分批次处理、临时表优化、存储过程封装的三层递进策略，可系统解决MySQL批量更新的锁竞争问题。
序号 原因 描述 ① Batch Size 太大 一次性加载数据过多 ② 图像输入尺寸太大 分辨率越高显存占用越多 ③ 模型结构太复杂 参数太多如 ResNet-152 ④ 中间变量未及时释放 推理循环中容易爆...⑤ 未使用混合精度等优化手段 默认 float32 内存占用高 ⑥ 推理阶段计算了梯度（浪费内存） requires_grad=True 导致显存浪费 ✅ 通用解决方案（训练+推理） 1....清理 GPU 缓存，释放内存 适用于训练过程中动态调整时释放显存： import torch, gc gc.collect() torch.cuda.empty_cache() ✅ 推荐插入在每个 epoch...控制图像输入尺寸 输入图像尺寸越大，占用显存越多。...额外建议 技巧 描述 ✅ 监控 Tensorboard 的显存趋势 ✅ 用小数据集做 Debug ✅ CPU fallback 模式（仅推理） ✅ 使用 Colab Pro / 云 GPU 临时救急
如考虑并行设计,每一个线程处理的数据量是否平均,其耗时与资源占用如何,需要在编码前有一定的了解 类和子程序设计 针对问题选择合适的数据结构和算法 数据类型决定了程序内存消耗,算法决定了程序的执行速度...如多线程并行读写,异步主要指在数据计算的时候进行拷贝操作,典型的如GPU编程中多流的应用,在处理第二批数据时,将第一批已经处理结束的数据拷贝回CPU,同时将第三批数据拷贝至GPU,达到掩盖数据IO的目的...用多次轻量级运算代替一次代价高额的运算,如移位代替整数的 *2 /2 尽量减少数组引用,引入临时变量. 很多时候内存访问开销很大,引入临时变量,当全部计算完再写入内存 删除公共子表达式....内存的频繁申请和释放是很耗时的,因为需要操作系统去查找合适的内存空间,特别是实时计算过程,最好在程序或服务启动时分配好需要的内存 常见的低效之源 不必要的输入输出....一般页面大小是4k,考虑二维数组的访问,假如是行存储方式,且每行长度超过4k数据,如果每次按列访问元素,则每次都需要加载新的内存页,这无疑会导致低效率 系统调用.
Loading.AwakeFromLoad： 在资源被加载后调用，对每种资源进行与其对应用处理. 2.GPU Usage A....SerializedFile(3): WebStream:这个是由WWW来进行加载的内存占用....占用时间：1.与现有Garbage size相关 2.与剩余内存使用颗粒相关（比如场景物件过多，利用率低的情况下，GC释放后需要做内存重排) E....少用foreach，因为每次foreach为产生一个enumerator(约16B的内存分配)，尽量改为for. G. Lambda表达式，使用不当会产生内存泄漏. H....缓存组件: 1.每次GetComponent均会分配一定的GC Allow. 2.每次Object.name都会分配39B的堆内存.
Python 在这里主要干的工作有: 如果请求分配的内存在1~256字节之间就使用自己的内存管理系统,否则直接使用 malloc 这里还是会调用 malloc 分配内存，但每次会分配一块大小为 256k...两者的优缺点对比： 深拷贝拷贝程度高，将原数据复制到新的内存空间中。改变拷贝后的内容不影响原数据内容。但是深拷贝耗时长，且占用内存空间。 浅拷贝拷贝程度低，只复制原数据的地址。...只有在第3步调用时，才会占用内存资源，这样就使得在第5步时候，能够迅速释放内存。...调用empty_cache()可以从PyTorch释放所有未使用的缓存内存，以便其他GPU应用程序可以使用这些内存。...但是，被张量占用的GPU内存不会被释放，因此它不能增加PyTorch可用的GPU内存量。 如果您的GPU内存在Python退出后仍未释放，那么很可能某些Python子进程仍然存在。
前言 之前在浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小和如何在Pytorch中精细化利用显存中我们已经谈论过了平时使用中显存的占用来自于哪里，以及如何在Pytorch中更好地使用显存。...Pytorch使用的显存策略 Pytorch已经可以自动回收我们“不用的”显存，类似于python的引用机制，当某一内存内的数据不再有任何变量引用时，这部分的内存便会被释放。...命令看到显存依然在占用 torch.cuda.empty_cache() # 只有执行完上面这句，显存才会在Nvidia-smi中释放 Pytorch的开发者也对此进行说明了，这部分释放后的显存可以用，...() 进行GPU跟踪后，观察下显存变化： At __main__ : line 33 Total Used Memory:1313.3 Mb...其实原因很简单，除了在程序运行时的一些额外显存开销，另外一个占用显存的东西就是我们在计算时候的临时缓冲值，这些零零总总也会占用一部分显存，并且这些缓冲值通过Python的垃圾收集是收集不到的。
六、复用屏障参数：降低命令编码复杂度与开销WebGPU的屏障参数（如资源类型、访问模式、子资源范围）在许多场景下会重复出现，若每次触发屏障都重新创建参数对象，不仅会增加命令编码的复杂度，还会产生不必要的内存开销与驱动层处理成本...在应用初始化阶段，提前创建常用的屏障参数（如“纹理写入转读取”“缓冲区读取转写入”的标准参数），并根据不同场景进行微调（如修改子资源范围），而非每次都重新定义完整参数。...例如，临时资源（如帧缓冲区中的临时纹理）仅在单帧内使用，后续不再访问，若仍按长期资源的标准进行完整同步，会浪费GPU资源；而长期资源（如全局共享的材质缓冲区）需在多帧间复用，同步策略则需更严谨，避免跨帧数据冲突...实用技巧是：利用WebGPU提供的性能监控接口，实时采集屏障的执行耗时、触发频率等数据，并结合应用的帧率、GPU占用率进行综合分析。...十、结合硬件特性适配：释放底层硬件潜力不同GPU硬件（如桌面端的NVIDIA、AMD显卡，移动端的Adreno、Mali显卡）对WebGPU同步屏障的支持存在差异—部分硬件对特定类型的屏障（如纹理子资源屏障
另一部分为其他memory占用，如1）activation memory，用于保存中间结果，backward计算用到；2）临时buffer；3）临时buffer的频繁创建和释放导致的内存碎片，导致明明还有显存但是...训练过程中，将各层权重保存为FP32格式(FP32 Master Weights)，每次迭代时，制作这些权重的FP16副本并使用它们用于前向计算和反向计算，更新时将梯度再转换为FP32并用于更新FP32...2、TI-Deepspeed多机可扩展性优化 TI-Deepspeed结合腾讯云iaas基础设施对开源deepspeed框架多机可扩展性做了深度优化，也从实践和调研中积累了如何在腾讯云机器上更好的发挥框架性能优势的经验...image.png 2、AllGather优化，规避内存不对齐情况导致的通信性能差问题 Nvidia的nccl作为业内最成熟的GPU通信库并没有做到各种case场景下的极致的性能优化，实际使用中的一个问题是...在反向计算过程中，梯度经过reduce scatter规约push到cpu上，在cpu上执行weight的更新后再move到gpu中。
栈区：由编译器自动分配释放, 存放函数的参数值,局部变量等,但是R不会自动释放function内的临时变量的。..., 而且每次重复赋值, 上一次的数据依然存在于内存。...函数或者什么东西创建的临时变量被释放后，R不会马上调用内存回收gc()函数，所以有时候看windows的任务管理器/Linux的top不能看出R内存变化。...如果不断操作一个占用内存很大的object, 会占用非常多的内存, 所以我们需要把不用的内存gc()释放掉。...本来想写一下R+GPU、R+CPP、R+MPI,时间有限以后再向读者介绍。 gc和rm区别 gc不会删除你仍在使用的任何变量,它只释放不再有权访问的内存，运行gc()永远不会让你失去变量。
另一部分为其他memory占用，如1）activation memory，用于保存中间结果，backward计算用到；2）临时buffer；3）临时buffer的频繁创建和释放导致的内存碎片，导致明明还有显存但是...训练过程中，将各层权重保存为FP32格式(FP32 Master Weights)，每次迭代时，制作这些权重的FP16副本并使用它们用于前向计算和反向计算，更新时将梯度再转换为FP32并用于更新FP32...2、TI-Deepspeed多机可扩展性优化 TI-Deepspeed结合腾讯云iaas基础设施对开源deepspeed框架多机可扩展性做了深度优化，也从实践和调研中积累了如何在腾讯云机器上更好的发挥框架性能优势的经验...2、AllGather优化，规避内存不对齐情况导致的通信性能差问题 Nvidia的nccl作为业内最成熟的GPU通信库并没有做到各种case场景下的极致的性能优化，实际使用中的一个问题是，NcclAllgather...在反向计算过程中，梯度经过reduce scatter规约push到cpu上，在cpu上执行weight的更新后再move到gpu中。
模型过大导致显存不足 在深度学习训练中，模型过大往往是导致CUDA内存不足的主要原因之一。模型的每一层都会占用显存，包括权重和激活函数。...显存没有释放 深度学习框架如TensorFlow或PyTorch有时会保留显存，而不立即释放。这可能导致显存不足的问题，即便GPU内存并没有完全使用。...解决方案： 手动清理显存：通过显式调用torch.cuda.empty_cache()释放未使用的内存。...这种情况下，未及时释放的内存可能导致CUDA内存不足。 解决方案： 确保显存分配合理：避免不必要的并行操作，并在每次计算后检查显存的使用情况。...() 多线程或异步操作导致显存占用 避免多余的并行操作，调试内存泄漏 未来展望 随着GPU技术的不断进步，新一代的图形处理器将提供更大的显存、更快的带宽和更强的处理能力。
最近，Hugging Face发布了一个「超大规模训练手册」，教我们如何在GPU集群上训练LLM。...接下来看到，重计算如何减少显存占用，以及如何在节省显存和增加计算成本之间取得良好的平衡。 对于规模较小的模型，长序列的激活值产生的影响更大，因此重计算的效果更显著。...只传播1/N_d的梯度，与ZeRO-1相比，节省了更多内存。 梯度分区后，内存有所减少。随着N_d的增加，最多可节省8倍内存。在通信方面，与ZeRO-1相比，唯一的区别在于可以动态释放内存。...张量并行 当激活值内存占用超过预算时，ZeRO就会遇到瓶颈。张量并行是在ZeRO基础上，针对激活内存超预算问题的优化技术。 利用矩阵乘法特性，通过按列或按行分区，将张量分布到多个GPU上计算。...虽增加了通信量，但每次前向和反向传播时间因v（每个GPU的阶段数或模型块数）而减少，可通过增加微批次和交错阶段减小空闲时间。
有时候对自己而言只是微不足道的一个小动作，可能对别人而言却是莫大的善意～ 转发给自己，也请点个赞支持一下，谢谢～ 今天我们来看下Native的内存泄漏问题～ “超分辨率算法节省了30%带宽，却让内存泄漏率暴涨...LeakCanary的监控盲区 LeakCanary虽能精准捕获Java堆内存泄漏（如Activity/Fragment未释放），但对Native层内存管理完全失效。...实测发现： • 每次调用超分辨率JNI接口后，物理内存增长20MB，但Java堆内存无明显波动 • 连续调用5次后，低端机（如Redmi 9A）出现FPS腰斩、ANR率飙升45% 2....熔断机制：Native内存连续3次未释放时，自动降级算法精度 四、性能优化核武器（亿级DAU验证） 1....动态降级方案 • CPU>80%：关闭超分辨率预处理 • 内存>90%：切换为低精度模型（内存占用下降60%） • 低温环境：禁用GPU加速渲染 结语 经过逆向追踪与架构改造，快手超分辨率功能实现： •
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