Umfassende Lösung zur Speicheroptimierung
Eine dreidimensionale Lösung für große Modellspeicher-Engpässe:
- dynamische Speicherverwaltung (DMM)Aktivieren Sie die Speicheroptimierung und -defragmentierung in Echtzeit, indem Sie memory_optimize: true in config.yaml setzen.
- Block Sparse Attentionattention.block_size: Konfigurieren Sie den Parameter attention.block_size (empfohlen 64-256), um die Nutzung des Videospeichers von 20%-40% zu reduzieren.
- Gradienten-Caching-VerfahrenGenerierungsaufgaben: Setzen Sie generation.save_memory=true, um die Gradienten-Checkpoint-Technik zu aktivieren.
Implementierungsvorschläge: 1) Mem%-Schwankungen in nvidia-smi überwachen; 2) Block_size schrittweise reduzieren, bis OOM verschwindet; 3) Mit dem Parameter -profile_memory kombinieren, um eine Engpassanalyse durchzuführen
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 " Wie lässt sich die Speichernutzung bei der Inferenz großer Modelle optimieren?
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