OOTDiffusion项目单GPU环境下的Gradio演示部署方案

问题背景

在部署OOTDiffusion项目的Gradio演示界面时，开发者可能会遇到一个常见的CUDA设备错误。该错误提示"CUDA error: invalid device ordinal"，表明程序试图访问不存在的GPU设备。这种情况通常发生在代码默认配置需要多GPU支持，而实际运行环境只有单GPU的情况下。

错误分析

原始代码中，项目同时初始化了两组模型实例：

• 第一组模型使用GPU 0（设备序号0）
• 第二组模型使用GPU 1（设备序号1）

当运行环境只有一块GPU时，尝试访问GPU 1就会触发"invalid device ordinal"错误，因为设备序号1在单GPU系统中不存在。

解决方案

针对单GPU环境的适配方案如下：

1. 模型实例共享：让两组模型共享同一个GPU设备上的实例
2. 代码修改：将原本需要第二块GPU的模型实例指向第一组已创建的实例

具体实现方式为修改Gradio演示脚本中的模型初始化部分：

# 原始多GPU配置
openpose_model_hd = OpenPose(0)  # GPU 0
parsing_model_hd = Parsing(0)
ootd_model_hd = OOTDiffusionHD(0)

openpose_model_dc = OpenPose(1)  # GPU 1（在单GPU环境会报错）
parsing_model_dc = Parsing(1)
ootd_model_dc = OOTDiffusionDC(1)

# 修改为单GPU配置
openpose_model_hd = OpenPose(0)  # GPU 0
parsing_model_hd = Parsing(0)
ootd_model_hd = OOTDiffusionHD(0)

openpose_model_dc = openpose_model_hd  # 共享GPU 0上的实例
parsing_model_dc = parsing_model_hd
ootd_model_dc = ootd_model_hd

技术原理

这种修改方案基于以下技术原理：

1. CUDA设备管理：PyTorch通过设备序号管理GPU，序号从0开始
2. 模型共享：同一模型实例可以在不同任务间共享，无需重复初始化
3. 资源优化：单GPU环境下合理分配计算资源，避免不必要的设备切换

注意事项

1. 性能影响：单GPU运行多个模型可能会导致显存不足或计算延迟增加
2. 批处理优化：考虑将模型调用合并，减少GPU上下文切换
3. 显存监控：建议添加显存监控代码，防止因显存不足导致程序崩溃

扩展建议

对于希望进一步优化单GPU环境下运行体验的开发者，可以考虑：

1. 实现动态设备检测，自动适配可用GPU数量
2. 添加显存清理机制，在模型间切换时释放无用资源
3. 实现模型卸载功能，暂时不用的模型可以移出GPU

这种单GPU适配方案不仅适用于OOTDiffusion项目，也可作为其他需要多GPU支持但运行在单GPU环境下的深度学习项目的参考解决方案。