Sapiens项目深度图计算中的内存问题分析与解决方案

问题背景

在使用Sapiens项目进行深度图计算时，部分用户遇到了程序异常退出的问题。具体表现为：当执行depth.sh脚本时，程序会突然终止且不显示任何错误信息。通过日志分析发现，程序在加载模型时占用了大量系统内存，但未正确利用GPU显存资源。

问题现象分析

用户反馈的主要现象包括：

1. 程序执行过程中突然被终止，仅显示"Killed"信息
2. 系统内存被完全占用，但GPU显存未被使用
3. 问题出现在加载预训练模型阶段（sapiens_2b_render_people_epoch_25_torchscript.pt2）

技术排查过程

通过插入调试断点，确认问题发生在vis_depth.py文件的模型加载阶段：

exp_model = load_model(args.checkpoint, USE_TORCHSCRIPT)

进一步分析发现：

• 即使用户使用高端GPU（如RTX 4090D 24G）
• 即使将batch_size减小到1
• 问题依然存在

这表明问题并非简单的显存不足，而是模型加载方式存在问题。

根本原因

问题的核心在于PyTorch的模型加载机制：

1. 默认情况下，torch.jit.load()会将模型加载到CPU内存
2. 对于大型模型（如2B参数的Sapiens模型），这会消耗大量系统内存
3. 当系统内存不足时，Linux内核会强制终止进程（OOM Killer机制）

解决方案

通过修改模型加载方式，强制将模型直接加载到GPU显存中：

torch.jit.load(checkpoint, map_location='cuda:0')

这一修改实现了：

1. 避免模型先加载到系统内存再转移到显存的过程
2. 直接利用GPU显存资源
3. 防止系统内存被过度占用

技术建议

对于类似深度学习项目的部署，建议：

1. 显存管理：大型模型应直接加载到GPU，避免中间的内存拷贝
2. 资源监控：使用工具如nvidia-smi监控显存使用情况
3. 模型选择：根据硬件条件选择合适的模型规模（如0.3B版本可能更适合资源有限的环境）
4. 错误处理：在代码中添加显存不足的异常捕获和处理逻辑

总结

Sapiens项目中的深度图计算问题展示了深度学习部署中的一个常见挑战：模型加载与硬件资源管理的平衡。通过正确配置PyTorch的模型加载位置，可以有效解决内存不足导致的程序异常终止问题。这一经验也适用于其他需要处理大型神经网络模型的应用场景。