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LMDeploy 量化 GLM4-9B 模型时的显存溢出问题分析

2025-06-04 07:24:06作者:沈韬淼Beryl

在 LMDeploy 项目中量化 GLM4-9B 模型时,用户遇到了 CUDA 显存溢出的问题。本文将深入分析这一问题的成因,并提供解决方案。

问题现象

当使用 LMDeploy 0.6.3 版本在配备双 T4 GPU(16GB×2)的环境中量化 GLM4-9B 模型时,系统仅使用了其中一块 GPU,导致在量化接近完成时出现显存溢出错误。具体表现为:

  1. GPU0 利用率接近100%,而 GPU1 完全闲置
  2. 量化过程中最大显存使用达到9.56GB
  3. 最终在模型最后一层归一化操作时因显存不足而失败

原因分析

从错误日志可以看出几个关键点:

  1. 单卡量化限制:默认情况下,LMDeploy 的量化工具不会自动利用多 GPU 资源,导致所有计算都集中在单个 GPU 上

  2. 显存管理不足:量化过程中没有有效地释放中间结果占用的显存,导致显存碎片化

  3. 模型规模问题:GLM4-9B 模型本身参数规模较大,量化过程需要同时加载原始模型和计算量化参数,对显存要求较高

解决方案

针对这一问题,可以采取以下几种解决方案:

  1. 调整量化参数

    • 减少校准样本数(calib-samples)
    • 缩短校准序列长度(calib-seqlen)
    • 降低批处理大小(batch-size)
  2. 优化显存管理

    • 设置环境变量 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True 以减少显存碎片
    • 使用 torch.cuda.empty_cache() 定期清理缓存
  3. 多 GPU 支持

    • 虽然当前版本 LMDeploy 的量化工具不直接支持多 GPU,但可以考虑手动将模型不同层分配到不同 GPU 上
  4. 硬件升级

    • 使用显存更大的 GPU
    • 考虑使用 A100 等专业计算卡

最佳实践建议

对于 GLM4-9B 这类大模型的量化工作,建议:

  1. 在量化前确保有足够的显存余量
  2. 从较小的校准参数开始,逐步增加
  3. 监控 GPU 使用情况,及时调整参数
  4. 考虑使用云服务提供的更大显存实例

通过合理配置和优化,可以有效解决量化过程中的显存问题,顺利完成模型量化工作。

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