大模型训练显存碎片化解决方案

采用显存池化技术（如PyTorch的CUDA Graph或Megatron-LM的显存分配器优化）结合动态内存管理，从底层分配机制上消除碎片，而非依赖简单的重启或清理，在大模型训练场景中,显存碎片化是制约算力利用率的关键瓶颈，随着模型参数量突破千亿乃至万亿级别，传统的显存分配策略难以应对动态张量形状和梯度累积带……