TorchTitan项目中DeepSeek实验的内存泄漏问题分析
2025-06-19 16:43:42作者:秋泉律Samson
问题背景
在TorchTitan项目的DeepSeek实验代码开发过程中,开发人员发现了一个严重的内存泄漏问题。当使用DeepSeek-V2-Lite模型进行训练时,随着训练步数的增加,显存占用会持续增长,最终导致内存不足(OOM)错误而终止训练。
现象描述
实验配置为流水线并行(pp=2)和专家并行(ep=2)的情况下,观察到以下现象:
- 初始训练步骤可以正常执行,损失值输出符合预期
- 每个训练步骤后显存占用持续增加
- 从日志数据看,显存分配量和保留量都呈线性增长趋势
- 经过6-7个训练步骤后,系统最终因内存不足而崩溃
技术分析
经过深入排查,发现问题根源在于对称内存(Symmetric Memory)场景下的反向传播(bwd pass)未被正确调用。在分布式训练特别是涉及专家并行(EP)的场景中,对称内存管理对于高效处理MoE(混合专家)模型的参数和梯度至关重要。
当反向传播未被正确调用时,会导致以下问题:
- 梯度计算不完整,影响模型参数更新
- 内存中的中间计算结果无法被及时释放
- 显存分配持续累积,最终耗尽可用资源
解决方案
该问题已通过确保反向传播在对称内存场景下被正确调用而解决。具体修复措施包括:
- 检查并修正训练循环中的反向传播调用逻辑
- 确保对称内存管理器的生命周期与训练步骤正确同步
- 验证梯度计算流程的完整性
经验总结
在开发分布式训练系统特别是涉及复杂并行策略(如流水线并行+专家并行)时,需要特别注意:
- 内存管理的一致性:确保各并行维度的内存分配和释放逻辑协调一致
- 计算图的完整性:前向传播和反向传播必须成对出现且正确执行
- 资源监控:实现细粒度的显存监控机制,及时发现内存异常增长
这个问题提醒我们在开发大规模分布式训练系统时,除了关注模型效果外,还需要特别重视系统层面的资源管理和稳定性。
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