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如何解决处理超长视频时显存不足的问题？

2025-08-30

1.3 K

解决显存不足问题的三种方案

处理超长视频时需要大量显存是因为模型要同时分析大量帧数据。当遇到显存不足时，可采取以下解决方案：

分布式推理：利用多GPU并行计算，将任务拆分到多个设备。使用命令python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4启动，显存需求平均分配到4张显卡
模型选择优化：根据输入长度选择合适的模型版本（16K/128K/1M），128K版本在多数场景下比1M版本节省40%显存
预处理拆分：将长视频切割成段落处理，使用--max_seq_len参数控制单次处理量，最后合并结果

对于32GB以下显存的设备，推荐同时使用Flash Attention技术（安装命令：pip install flash-attn），可减少20-30%显存占用。如果仍存在困难，可联系团队获取量化版本模型。