Open-Sora-Plan项目中的显存优化与训练技巧解析

在视频生成模型Open-Sora-Plan的训练过程中，显存管理是一个关键挑战。本文将从技术角度深入分析训练过程中的显存占用问题，并分享实用的优化经验。

高分辨率训练中的显存挑战

当使用8块A100-80G GPU训练512x512分辨率视频时，开发者遇到了显存不足的问题。通过实际测试发现：

1. 在384x384分辨率下可以正常训练
2. 提升到512x512时出现OOM（内存不足）错误
3. 使用Zero2_offload优化策略仍无法满足需求

显存占用分析

经过深入排查，确认在512x512分辨率下：

• 每GPU批大小为4时，显存占用约40GB
• 完整训练过程（包括反向传播和梯度检查点）可能消耗全部80GB显存

解决方案与优化经验

1. Diffusers库问题修复： 原始问题部分源于Diffusers库的bug，修复后显存占用得到改善

2. 批大小调整：

   • 降低批大小是直接的解决方案
   • 需要权衡训练效率与显存占用

3. 高级优化策略：

   • 梯度检查点技术可显著减少显存占用
   • 混合精度训练（如FP16）也能带来显存收益

扩展问题：29x480p分辨率训练

对于更高分辨率（29x480p）的情况，测试发现：

• 原生PyTorch实现显存占用约20GB（仅前向）
• 加入反向传播和梯度检查点后升至80GB
• DeepSpeed初始化阶段显存占用异常高（70GB+）

空间分区(sp_size)设置建议

在分布式训练中：

• sp_size > 1可能导致验证阶段资源争用
• 建议根据实际硬件配置谨慎调整
• 小规模测试后再扩大规模

最佳实践总结

1. 从低分辨率开始，逐步提升
2. 监控各阶段显存占用
3. 优先尝试原生PyTorch实现，再引入加速框架
4. 注意第三方库的版本兼容性

通过系统性的显存分析和优化，开发者可以在有限硬件资源下高效训练Open-Sora-Plan模型，平衡分辨率、批大小和训练效率的关系。