在24GB显存大小的GPU上运行27GB的Pytorch模型

一.背景：显存不足时的破局之道

1.1 大模型时代的显存困境

当使用像Qwen3-14B这样的千亿参数大模型时，模型权重加载后通常需要超过24GB的显存。这给普通消费级显卡用户带来了巨大挑战。传统解决方案包括：

• 模型量化（牺牲精度）
• 梯度累积（延长训练时间）
• 多卡并行（增加硬件成本）

1.2 CUDA统一内存的魔法

PyTorch通过CUDA统一内存(Unified Memory)技术实现了突破。其核心是cudaMallocManaged函数，该函数会：

1. 创建在CPU和GPU之间自动迁移的内存空间
2. 当GPU访问数据时，自动将所需内存页迁移到显存
3. 当显存不足时，自动将不活跃页换出到内存

二.性能测试数据深度解读

我们通过三组实验对比不同内存策略（测试环境：RTX 4090 24GB + 64GB DDR4）

配置模式	显存占用	TPS（Token/秒）	关键技术解析
基础统一内存	20584 MB	1.75	完全依赖自动内存迁移
强制驻留内存	744 MB	0.90	数据常驻内存，显存仅作缓存
优化读取模式	20622 MB	1.77	声明数据可多设备共享读取

关键发现：

1. 显存换速度：当强制数据驻留内存（模式2）时，虽然显存占用骤降97%，但推理速度下降48%
2. 智能预取优势：默认统一内存（模式1）通过智能页迁移，在有限显存下仍保持较高性能
3. 读优化增益：设置SetReadMostly后（模式3），允许GPU缓存只读数据，TPS提升1%

三.复现过程

3.1 准备自定义分配器

cat > allocater.cc <<-'EOF'
#include <sys/types.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <iostream>
#include <assert.h>
#include <unordered_map>
#include <iostream>
#include <mutex>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>class UserCudaAllocater {
public:void* allocate(size_t size) {void* ptr;int mode=0;char *env=getenv("ALLOC_MODE");if(env){mode=atoi(env);}if(mode>0){assert(0==cudaMallocManaged(&ptr,size));// 核心：申请统一内存if(mode>1){// 建议数据首选位置在CPU（减少显存占用）assert(0==cudaMemAdvise(ptr, size, cudaMemAdviseSetPreferredLocation, cudaCpuDeviceId));}if(mode>2){// 声明数据将被多设备频繁读取（提升缓存效率）assert(0==cudaMemAdvise(ptr, size, cudaMemAdviseSetReadMostly, 0));}}else{assert(0==cudaMalloc(&ptr,size)); // 传统显存分配}return ptr;}void deallocate(void* ptr) {if (ptr) {assert