Open-Sora-Plan项目中VAE训练的内存优化实践

在视频生成领域，基于变分自编码器(VAE)的模型训练常常面临显存不足的挑战。本文以Open-Sora-Plan项目为例，深入分析训练过程中的显存优化策略。

问题背景

当使用8块GPU训练VAE模型时，即使将batch_size设置为1，系统仍会报告CUDA内存不足错误。具体表现为单卡79.33GiB的总显存中仅有688MiB可用，而PyTorch已占用75.65GiB。

关键配置参数分析

原始训练配置包含以下重要参数：

• 分辨率：320
• 视频帧数：25
• 批大小：1
• 混合精度：bf16
• 8卡并行训练

解决方案

通过降低输入分辨率至256，有效解决了显存不足问题。这是因为：

1. 分辨率降低直接减少了每帧的像素数量
2. 在卷积神经网络中，输入尺寸的平方级影响显存占用
3. VAE的编解码结构对分辨率变化有较好的适应性

技术原理深入

VAE模型的显存占用主要来自：

• 输入视频数据的存储
• 中间特征图的缓存
• 反向传播需要的梯度存储

对于320分辨率视频，单帧显存需求约为： 320×320×3(通道)×4(字节) ≈ 1.2MB 25帧视频约需30MB，加上模型参数和中间结果，显存需求呈指数增长。

高级训练建议

1. 渐进式训练：从低分辨率开始，逐步提高
2. 梯度累积：通过多步累积实现等效大批量
3. 激活检查点：牺牲计算时间换取显存节省
4. 混合精度优化：合理使用bf16/fp16

项目特定说明

Open-Sora-Plan项目中：

• 序列并行(SP)技术专为扩散模型设计
• VAE训练推荐使用256及以下分辨率
• 卷积结构的强外推能力保障了低分辨率训练效果

通过理解这些内存优化技术，开发者可以更高效地训练视频生成模型，平衡计算资源与模型性能。