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:
- GPU0 利用率接近100%,而 GPU1 完全闲置
- 量化过程中最大显存使用达到9.56GB
- 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:
-
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
-
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
-
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:
-
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)
- 减少校准样本数(
-
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
- 设置环境变量
-
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
-
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:
- 在量化前确保有足够的显存余量
- 从较小的校准参数开始,逐步增加
- 监控 GPU 使用情况,及时调整参数
- 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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