01
显存碎片问题概述
什么是显存碎片、碎片产生的根本原因、为什么高并发场景下更严重。
基础概念
02
CUDA内存管理基础
cudaMalloc/cudaFree工作机制、CUDA内存池原理、页锁定内存与虚拟内存。
CUDA内存
03
显存碎片分类
内部碎片与外部碎片、大页与小页的分配策略、碎片化度量指标。
分类指标
04
高并发场景特征分析
多线程/多进程共享GPU、动态batch与变长输入、模型并行与数据并行的碎片差异。
并发并行
05
显存分配器原理
Buddy System分配器、SLAB分配器、TCMalloc在GPU上的应用。
分配器原理
06
PyTorch显存管理机制
CachingAllocator源码分析、stream与event对碎片的影响、gradient checkpointing的副作用。
PyTorch源码
07
TensorFlow显存管理机制
BFCAllocator工作原理、GPUOptions配置、allow_growth参数详解。
TensorFlowBFC
08
碎片检测与诊断工具
nvidia-smi详解、gpustat使用技巧、PyTorch memory_summary()、自定义CUDA回调。
工具诊断
09
显存碎片可视化
使用Nsight Systems分析内存轨迹、生成碎片热力图、时间序列分析。
可视化Nsight
10
碎片率计算公式
理论碎片率、实际碎片率、最大可用块大小、碎片化指数。
公式量化
11
预分配策略
固定大小池、动态扩容池、混合池设计、池大小估算公式。
预分配池
12
内存复用技术
tensor缓存池、对象池模式、引用计数与延迟回收。
复用缓存
13
显存整理与压缩
cudaMemcpy碎片整理、原地压缩算法、增量式整理策略。
压缩整理
14
动态batch优化
自适应batch size、padding最小化、序列长度分组。
batch动态
15
变长输入处理
动态padding、bucket机制、按长度排序的批处理。
变长bucket
16
模型并行优化
张量分片策略、流水线并行中的内存均衡、1F1B调度。
模型并行分片
17
数据并行优化
梯度累积、all-reduce内存优化、ZeRO系列优化器。
数据并行ZeRO
18
混合精度训练
FP16/BF16内存减半效应、loss scaling的内存开销、AMP与碎片的关系。
混合精度AMP
19
Gradient Checkpointing
时间换空间原理、checkpoint位置选择、与碎片的关系。
Checkpoint显存
20
显存卸载技术
CPU offloading、NVMe offloading、智能预取策略。
卸载offload
21
碎片感知的调度器
基于碎片率的任务调度、优先级队列、碎片预测模型。
调度预测
22
自定义CUDA内存分配器
实现一个简单的Buddy System、注册为PyTorch分配器、性能对比。
自定义Buddy
23
使用cudaMemGetInfo动态调整
实时监控显存、自适应分配策略、阈值设置。
动态监控
24
多GPU场景下的碎片问题
跨设备内存迁移、NCCL通信与碎片、NVLink影响。
多GPUNCCL
25
容器化环境中的显存管理
Docker GPU限制、Kubernetes设备插件、MIG分区。
容器K8s
26
生产环境监控与告警
Prometheus + Grafana监控显存、碎片率告警阈值、自动化处理流程。
监控告警
27
典型案例分析
大模型训练中的OOM、推理服务的高延迟、多租户资源争抢。
案例OOM
28
性能调优实战
从OOM到稳定运行的完整案例、参数调优清单、benchmark方法。
调优实战
29
未来趋势
统一内存架构、GPU虚拟化、CXL互连对碎片的影响。
趋势CXL
30
总结与最佳实践
30条黄金法则、checklist、常见问题FAQ。
总结最佳实践