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适配pytorch 时使用 aclrtMalloc(p, nbytes, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST) 来申请显存，为什么使用中发现 910B 的显存会有无法理解的增长？
DONE
#IA7DJD
算子开发问题
HankHuang
创建于
2024-06-21 21:14
适配pytorch 时使用 aclrtMalloc(p, nbytes, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST) 来申请显存，使用中发现 910B 的显存会有无法理解的增长 。比如 在上层不做任何cache， 每次使用显存都调用 aclrtMalloc的情况下; 创建一个约 100个 参数共1B 大小的 fp16 模型，显存理应占用 2GB， 在cuda上也确实如此。但是在 910b上 显存占用会 激增 7GB （5GB -> 12GB）， 这么大的增量不像是 一般 malloc 的 padding 或者元数据记录导致的。似乎是底层有啥缓存策略？ 还是我们的接口使用不当？ 另外我们观察到华为自己的 torch_npu 也会有类似情况。 一般框架侧都会自己维护 cache，感觉更底层的 显存 cache 不太有必要？能否关闭？ 在实际测试中我们也观察到 这会导致额外的显存浪费， 使得很多模型无法运行。
适配pytorch 时使用 aclrtMalloc(p, nbytes, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST) 来申请显存，使用中发现 910B 的显存会有无法理解的增长 。比如 在上层不做任何cache， 每次使用显存都调用 aclrtMalloc的情况下; 创建一个约 100个 参数共1B 大小的 fp16 模型，显存理应占用 2GB， 在cuda上也确实如此。但是在 910b上 显存占用会 激增 7GB （5GB -> 12GB）， 这么大的增量不像是 一般 malloc 的 padding 或者元数据记录导致的。似乎是底层有啥缓存策略？ 还是我们的接口使用不当？ 另外我们观察到华为自己的 torch_npu 也会有类似情况。 一般框架侧都会自己维护 cache，感觉更底层的 显存 cache 不太有必要？能否关闭？ 在实际测试中我们也观察到 这会导致额外的显存浪费， 使得很多模型无法运行。
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