内存优化综合方案
针对大模型内存瓶颈的立体解决方案：
- dynamische Speicherverwaltung (DMM)：在config.yaml设置memory_optimize: true，启用实时内存整理和碎片回收
- Block Sparse Attention：配置attention.block_size参数（推荐64-256），可降低20%-40%的显存占用
- 梯度缓存技术：对于生成任务，设置generation.save_memory=true启用梯度检查点技术
实施建议：1）监控nvidia-smi中的Mem%波动；2）逐步降低block_size直至OOM消失；3）结合–profile_memory参数进行瓶颈分析
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKTransformers: Leistungsstarke Engine für die Inferenz großer Modelle: Extreme Beschleunigung, flexible BefähigungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何优化大模型推理过程中的内存占用问题？
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