首页/AI/大模型部署与运维速查/显存碎片:成因与治理
本包目录(267 条)
部署形态与选型43 条推理环境与 GPU50 条推理参数与优化50 条显存与并发估算40 条服务化与网关34 条
运维监控与排障50 条

显存碎片:成因与治理

长跑推理进程不断申请、释放不同尺寸的显存块,空闲空间被切成小洞,出现「总量够、没有连续大块」的分配失败;治理手段有段内扩展、调整切分策略与定期重启。

成因不同尺寸块反复申请/释放,空闲块不连续
现象free 看着不小,大请求仍失败
表征reserved 高、allocated 低、失败时未分配缓存大

两个常用开关(先试其一)

两个常用开关(先试其一)
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:512
vLLM 的 PagedAttention 把 KV 缓存池化并按块管理,减轻 KV 侧碎片;权重加载与临时张量仍需常规手段。

易错点

  • 把定时重启当长期方案:先确认并发与请求长度趋势,否则碎片会随负载再来

数据来源与参考

  • PyTorch 官方文档:PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 环境变量说明(docs.pytorch.org)
  • vLLM 官方文档:Paged Attention(docs.vllm.ai)
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