Pointcept项目中PTv3模型训练与评估时的显存优化策略

问题背景

在使用Pointcept项目中的PTv3模型进行3D点云语义分割任务时，许多开发者遇到了一个典型问题：在训练过程中显存使用正常，但在评估阶段却出现"CUDA out of memory"错误。这个问题尤其在使用多GPU训练时更为明显，例如在三块RTX 3090显卡上训练S3DIS数据集时出现。

问题分析

经过深入分析，这个问题主要由以下几个因素共同导致：

1. 评估阶段的数据处理差异：评估阶段通常需要处理完整的点云场景而不进行裁剪，导致单次处理的点云数量远大于训练时的批次数据。

2. 同步批归一化(SyncBN)的影响：当启用SyncBN时，多GPU间的通信会额外消耗显存资源，特别是在评估阶段这种消耗会被放大。

3. 点云数据特性：点云数据的不规则性和可变大小特性导致内存管理更加复杂，容易产生内存碎片和未及时释放的问题。

解决方案

针对上述问题，我们推荐以下几种解决方案：

1. 调整网格采样大小

将默认的网格采样大小从0.02调整为0.04，可以有效减少每个样本的点云数量，从而降低显存需求：

dict(
    type='GridSample',
    grid_size=0.04,  # 从0.02调整为0.04
    hash_type='fnv',
    mode='train',
    return_grid_coord=True
)

2. 启用显存清理选项

在配置中启用显存清理选项，确保评估过程中及时释放不再使用的显存：

empty_cache = True  # 确保评估阶段定期清理显存

3. 谨慎使用SyncBN

对于显存有限的设备，可以考虑禁用SyncBN：

sync_bn = False  # 在显存不足时禁用同步批归一化

需要注意的是，禁用SyncBN在多GPU训练时可能会轻微影响模型性能，但这个影响通常较小。

4. 优化评估批次大小

显式设置评估阶段的批次大小，避免使用过大的批次：

batch_size_val_per_gpu = 1  # 确保评估批次大小合理

技术细节深入

点云数据处理的内存特性

点云数据不同于常规图像数据，具有以下特点：

1. 非均匀分布：点云在空间中的分布不均匀，导致内存分配难以预测。
2. 动态大小：不同场景的点云数量差异可能很大，从几万到上百万不等。
3. 复杂变换：评估阶段通常需要保持场景完整性，不像训练阶段可以进行裁剪。

这些特性使得点云处理在评估阶段更容易出现显存问题。

SyncBN的显存影响

同步批归一化在多GPU训练时需要：

1. 跨设备同步统计信息(均值和方差)
2. 维护额外的缓冲区用于梯度计算
3. 进行设备间的通信同步

这些操作在评估阶段会产生额外的显存开销，特别是在处理大场景点云时更为明显。

最佳实践建议

1. 渐进式调优：先从小规模实验开始，逐步增加数据复杂度。
2. 监控显存使用：使用nvidia-smi等工具实时监控显存变化。
3. 混合精度训练：启用AMP(自动混合精度)可以减少显存使用。
4. 定期验证：设置合理的eval_epoch间隔，避免频繁评估。

总结

Pointcept项目中PTv3模型的显存优化需要综合考虑数据处理、模型结构和硬件配置等多个因素。通过合理调整网格采样大小、管理评估流程的内存使用以及优化SyncBN设置，可以有效解决评估阶段的显存溢出问题。对于资源有限的开发环境，建议优先考虑调整网格大小和禁用SyncBN的方案，这些调整通常能在保证模型性能的同时显著降低显存需求。