SGLang项目中Llama4 Scout模型加载OOM问题分析与解决方案

在SGLang项目中使用Llama4 Scout模型时，用户反馈在8张H200显卡环境下启动服务时出现CUDA内存不足的问题。本文将从技术角度分析该问题的成因，并提供多种解决方案。

问题现象

当用户尝试使用以下命令启动Llama4 Scout-17B模型服务时：

python3 -m sglang.launch_server --model meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct --trust-remote-code --tp 8 --disable-cuda-graph

系统报错显示GPU内存不足，具体表现为尝试分配80.04GiB内存，而GPU3仅有79.10GiB总容量，其中20.08GiB空闲。

根本原因分析

经过深入排查，发现问题主要源于两个方面：

1. 默认上下文长度设置过大：Llama4 Scout模型的默认配置文件中设置了10M的上下文长度，这会导致KV Cache占用过高。

2. KV Cache计算逻辑缺陷：SGLang代码中max_num_reqs的计算方式存在问题。当max_total_num_tokens为4M而context_len为10M时，会计算出2048个请求的容量，这显然超出了GPU内存承受范围。

解决方案

方案一：调整上下文长度

最直接的解决方案是通过--context-length参数降低上下文长度：

python3 -m sglang.launch_server --model meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct --trust-remote-code --tp 8 --disable-cuda-graph --context-length 1000000

方案二：修改KV Cache计算逻辑

在代码层面，可以将max_num_reqs的计算从取最大值改为取最小值：

# 原代码
max_num_reqs = max(
    self.max_total_num_tokens // self.model_config.context_len,
    self.max_num_seqs,
)

# 修改后
max_num_reqs = min(
    self.max_total_num_tokens // self.model_config.context_len,
    self.max_num_seqs,
)

技术建议

1. 内存管理优化：对于大模型服务，建议始终明确指定上下文长度，避免使用模型默认的超大值。

2. 计算逻辑审查：KV Cache的计算应该采取保守策略，确保不会因单个参数过大而导致内存溢出。

3. 资源监控：在服务启动前，建议先预估内存需求，特别是对于多卡并行场景。

这个问题现已得到确认并在项目文档中作为配置提示记录，用户在部署类似大模型时可以参考相关建议进行参数调整。