显存不够用？别慌，教你榨干GPU，秒杀Out Of Memory

Out Of Memory：显存溢出的克星

炼丹师的噩梦

对于机器学习从业者来说，Out Of Memory（OOM）异常无异于一场噩梦。当你满怀期待地训练模型时，突然遭遇 OOM，那一刻，仿佛心都要碎了。OOM 意味着你的显存已捉襟见肘，模型无法继续训练。

OOM 的罪魁祸首

探究 OOM 的根源，通常归结于以下几个关键因素：

• 输入图像尺寸过大： 在计算机视觉任务中，输入图像的尺寸直接影响显存的使用。图像尺寸越大，需要的显存越多。
• Batch Size 过大： Batch Size 指示每次训练时输入模型的数据量。Batch Size 越大，模型一次处理的数据越多，需要的显存也就越多。
• 模型参数过多： 模型的参数越多，需要的显存就越多。
• 使用的数据类型不当： 使用 float64 类型的数据比 float32 类型的数据需要更多的显存。
• GPU 管理不当： 如果多个程序同时使用 GPU，可能会导致 GPU 资源被抢占，从而导致 OOM。

榨干 GPU 显存的终极秘籍

既已知 OOM 的罪魁祸首，我们就能对症下药，优化训练过程，榨干 GPU 的显存，彻底解决 OOM 难题。

1. 缩小输入图像尺寸

缩小输入图像的尺寸是减少显存使用最直接有效的方法。在计算机视觉任务中，通常可以将图像尺寸缩小到原来的 1/2 或 1/4，而对模型的精度影响不大。

2. 减小 Batch Size

减小 Batch Size 也是减少显存使用的一种有效方法。不过，减小 Batch Size 可能导致模型收敛速度变慢。因此，需要在模型的收敛速度和显存使用之间找到平衡点。

3. 减少模型参数

减少模型的参数数量也可以减少显存的使用。可以通过使用更小的模型架构、减少模型的层数或使用更少的特征图来实现。

4. 使用更小的数据类型

使用更小的数据类型，如 float32 或 int8，可以减少显存的使用。但是，使用更小的数据类型可能会导致模型的精度下降。因此，需要在模型的精度和显存使用之间找到平衡点。

5. 优化 GPU 管理

如果有多个程序同时使用 GPU，可以使用 CUDA 和 CuDNN 来优化 GPU 管理。CUDA 和 CuDNN 可以帮助你更有效地利用 GPU 资源，从而减少 OOM 的发生。

6. 使用深度学习框架提供的显存优化工具

PyTorch 和 TensorFlow 等深度学习框架都提供了显存优化工具，可以帮助你减少模型的显存使用。这些工具包括：

• 自动混合精度 (AMP)： AMP 可以自动在 float32 和 float16 之间切换数据类型，从而减少显存的使用。
• 数据并行： 数据并行可以将模型复制到多个 GPU 上，并同时训练这些模型。这可以减少单个 GPU 的显存使用。
• 模型并行： 模型并行可以将模型分解成多个部分，并在多个 GPU 上同时训练这些部分。这可以减少单个 GPU 的显存使用。

结语

通过上述方法，你可以轻松解决 Out Of Memory 问题，让你的模型在 GPU 上顺利训练。现在，你可以继续你的炼丹之旅，无惧显存限制，任性训练！

常见问题解答

1. OOM 总是不可避免的吗？

不，通过优化输入图像尺寸、Batch Size、模型参数等因素，可以有效避免 OOM。

2. 缩小输入图像尺寸会不会影响模型的精度？

在大多数情况下，缩小图像尺寸对精度影响很小。但对于一些对细节敏感的任务，可能需要权衡图像尺寸和精度。

3. 减小 Batch Size 会不会降低模型的训练速度？

是的，减小 Batch Size 会导致模型的训练速度变慢。因此，需要在训练速度和显存使用之间找到平衡点。

4. 使用 float16 数据类型会严重降低模型的精度吗？

对于大多数模型来说，使用 float16 数据类型不会对精度产生重大影响。但对于一些对精度要求较高的任务，可能需要使用 float32 数据类型。

5. 有没有其他避免 OOM 的技巧？

除了本文中提到的方法之外，还有一些其他技巧可以避免 OOM，例如使用梯度累积、裁剪权重梯度和使用低精度优化器。