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如何克服长序列处理时的内存溢出问题？

2025-09-05

1.8 K

百万碱基级序列的稳定处理方法

处理100万碱基以上的超长序列时，推荐采用分段压缩处理策略：

硬件层优化：
- 启用NVIDIA的FlashAttention-2（需在configs/model.yaml设置
```
use_flash_attn: true
```
  ）
- 配置梯度检查点：gradient_checkpointing: true
算法层优化：
- 采用滑动窗口法（设置chunk_size=50000）
- 激活内存复用模式：enable_memory_efficient=True
数据层优化：
- 使用Zarr格式存储压缩序列数据
- 预先运行python -m evo2.utils.preprocess --compress进行序列压缩

紧急方案：当遇到CUDA out of memory错误时，立即添加torch.cuda.empty_cache()清理显存