解决sd-scripts项目中LoRA训练时的CUDA内存不足问题

问题背景

在使用sd-scripts项目进行LoRA(Low-Rank Adaptation)模型训练时，用户经常遇到两种典型错误：一种是"cuDNN SDPA backward got grad_output.strides() != output.strides()"警告，另一种是CUDA内存不足(OutOfMemory)错误。这些问题通常出现在训练初始阶段，导致训练过程无法正常启动或运行效率极低。

错误现象分析

第一种错误表现为控制台输出警告信息，提示cuDNN SDPA反向传播时梯度输出与输出的步幅不匹配。虽然这只是一个警告，但往往伴随着训练过程停滞不前的情况。

第二种错误则是显存不足的直接表现，系统尝试分配72MB显存失败，尽管显示有约381MB未分配的保留内存。这种情况通常表明显存管理存在碎片化问题。

根本原因

这些问题的本质原因是显存资源不足或分配不当。当使用较大网络维度(network_dim)或较高分辨率进行训练时，模型对显存的需求会显著增加。特别是在Windows平台上，显存管理机制与Linux有所不同，更容易出现碎片化问题。

解决方案

1. 降低网络维度：将network_dim参数从128降至32或更低。实验表明，32的维度在大多数情况下已足够，且能显著减少显存占用。

2. 优化训练配置：

   • 使用Adafactor优化器而非默认优化器
   • 启用梯度检查点(gradient_checkpointing)
   • 使用bf16混合精度训练
   • 启用SDPA(Scaled Dot Product Attention)优化

3. 显存管理调整：

   • 在NVIDIA控制面板中将CUDA Fallback策略设为"Prefer No System Fallback"
   • 尝试设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True(注意在Windows平台可能受限)

4. 系统资源优化：

   • 关闭不必要的应用程序释放显存
   • 考虑降低训练批次大小(batch size)或输入分辨率

最佳实践建议

对于16GB显存的GPU设备，推荐以下配置作为起点：

network_dim: 32
batch_size: 1
resolution: 512x512
optimizer: Adafactor
mixed_precision: bf16
gradient_checkpointing: enabled

如果仍然遇到显存问题，可以逐步降低network_dim至16或8，或进一步降低分辨率。值得注意的是，网络维度的降低对最终模型质量的影响通常小于预期，而训练稳定性的提升则更为显著。

训练监控技巧

由于训练初期可能没有明显输出，建议：

1. 设置较频繁的样本生成间隔(如每100-200步)
2. 直接通过accelerate命令行启动训练以获取更详细的进度信息
3. 监控单步耗时，正常情况下应在2-3秒/步，若显著延长则可能存在问题

通过以上方法，用户可以在有限显存条件下实现稳定的LoRA模型训练，平衡训练效率与模型性能。