大規模モデル推論時のメモリ使用量を最適化するには？

2025-09-10

2.0 K

メモリ最適化のための包括的ソリューション

大規模モデルのメモリボトルネックに対する3次元ソリューション：

ダイナミック・メモリー・マネージメント（DMM）: リアルタイムのメモリーグルーミングとデフラグを有効にするには、config.yamlでmemory_optimize: trueを設定する。
ブロック・スパース・アテンションattention.block_sizeパラメータ（推奨64-256）を設定し、20%-40%のビデオメモリ使用量を削減する。
グラディエント・キャッシング技法生成タスクでは、勾配チェックポイント技術を有効にするためにgeneration.save_memory=trueを設定する。

実装の提案： 1) nvidia-smiでMem%の変動を監視する。