大模型显存碎片的极致管理：基于Block的物理内存分配与Page-Locked Memory应用

大模型显存碎片的极致管理：基于Block的物理内存分配与Page-Locked Memory应用

大家好，今天我们来深入探讨大模型显存管理中一个至关重要的问题：显存碎片化，以及如何通过基于Block的物理内存分配和Page-Locked Memory技术来优化显存利用率，提升模型训练和推理的效率。

显存碎片化：大模型的性能瓶颈

随着大模型参数规模的不断增长，显存资源日益成为制约模型性能的关键因素。然而，即使拥有足够的总显存，模型仍然可能因为显存碎片化而无法运行。

什么是显存碎片化？

显存碎片化指的是显存中存在大量小的、不连续的空闲内存块，这些空闲块虽然总和可能很大，但无法满足大模型的连续内存分配需求。

碎片化的原因:

• 动态内存分配与释放: 模型在训练和推理过程中，会频繁地分配和释放显存，例如创建临时变量、加载中间结果等。这些操作会导致显存中出现许多小的空洞。
• 不同生命周期的内存块: 不同变量和张量的生命周期不同，有些变量可能只在某个计算步骤中使用，而有些变量则需要贯穿整个训练过程。这种差异导致显存中空闲块的分布不均匀。
• 对齐要求: 为了提高内存访问效率，GPU通常要求内存块按照一定的粒度（例如256字节）进行对齐。这种对齐要求会进一步加剧碎片化。

碎片化的影响:

• 内存浪费: 即使总的空闲显存足够，由于碎片化，也可能无法分配一块足够大的连续内存，导致显存浪费。
• 性能下降: 为了解决碎片化问题，系统可能需要进行内存整理（memory compaction），这会带来额外的性能开销。严重的碎片化甚至会导致OOM（Out Of Memory）错误，导致程序崩溃。

基于Block的物理内存分配：化零为整

为了解决显存碎片化问题，一种有效的策略是采用基于Block的物理内存分配。

基本思想:

将显存划分为固定大小的Block，例如4MB、8MB或16MB。然后，以Block为单位进行内存分配和释放。

优点:

• 减少碎片: 由于Block的大小固定，可以有效地减少小块内存的产生，从而降低碎片化程度。
• 简化管理: Block大小固定，内存管理更加简单高效。
• 提高分配速度: 可以预先分配一些Block作为缓存，加快内存分配速度。

实现方式:

可以使用一个位图（bitmap）来记录每个Block的使用状态。位图中的每一位代表一个Block，0表示空闲，1表示已分配。

代码示例 (Python + CUDA):

import torch

class BlockAllocator:
    def __init__(self, total_size, block_size):
        self.total_size = total_size  # 总显存大小 (bytes)
        self.block_size = block_size  # Block大小 (bytes)
        self.num_blocks = total_size // block_size
        self.bitmap = torch.zeros(self.num_blocks, dtype=torch.uint8, device='cuda')  # 位图，存储在GPU上

    def allocate(self, size):
        """
        分配指定大小的显存，返回分配的Block的起始索引。
        如果找不到足够的连续Block，则返回None。
        """
        num_required_blocks = (size + self.block_size - 1) // self.block_size  # 需要的Block数量

        # 寻找连续的空闲Block
        start_block = -1
        count = 0
        for i in range(self.num_blocks):
            if self.bitmap[i] == 0:
                if start_block == -1:
                    start_block = i
                count += 1
                if count == num_required_blocks:
                    break
            else:
                start_block = -1
                count = 0

        if count < num_required_blocks:
            return None  # 找不到足够的连续Block

        # 标记已分配的Block
        for i in range(start_block, start_block + num_required_blocks):
            self.bitmap[i] = 1

        # 返回分配的Block的起始地址
        return start_block * self.block_size

    def free(self, address):
        """
        释放指定地址的显存。
        """
        start_block = address // self.block_size
        num_required_blocks = 0

        # 找到连续的已经分配的Block, 计算释放的block数量
        i = start_block
        while i < self.num_blocks and self.bitmap[i] == 1:
            num_required_blocks +=1
            i += 1

        # 释放已分配的Block
        for i in range(start_block, start_block + num_required_blocks):
            self.bitmap[i] = 0

    def is_allocated(self, address):
        """
        检查指定地址的Block是否已经被分配。
        """
        block_index = address // self.block_size
        if block_index < 0 or block_index >= self.num_blocks:
            return False
        return self.bitmap[block_index] == 1

    def get_available_memory(self):
        """
        返回可用的显存大小。
        """
        return torch.sum(self.bitmap == 0) * self.block_size

# 示例用法
total_gpu_memory = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory
block_size = 4 * 1024 * 1024  # 4MB
allocator = BlockAllocator(total_gpu_memory, block_size)

# 分配 10MB 显存
address1 = allocator.allocate(10 * 1024 * 1024)
if address1 is not None:
    print(f"分配成功，起始地址：0x{address1:x}")
else:
    print("分配失败")

# 分配 5MB 显存
address2 = allocator.allocate(5 * 1024 * 1024)
if address2 is not None:
    print(f"分配成功，起始地址：0x{address2:x}")
else:
    print("分配失败")

# 释放 address1
allocator.free(address1)

# 重新分配 7MB 显存
address3 = allocator.allocate(7 * 1024 * 1024)
if address3 is not None:
    print(f"分配成功，起始地址：0x{address3:x}")
else:
    print("分配失败")

# 检查地址是否已经分配
print(f"Address 0x{address1:x} is allocated: {allocator.is_allocated(address1)}")
print(f"Address 0x{address2:x} is allocated: {allocator.is_allocated(address2)}")
print(f"Address 0x{address3:x} is allocated: {allocator.is_allocated(address3)}")

print(f"Available memory: {allocator.get_available_memory() / (1024 * 1024):.2f} MB")

需要考虑的问题:

• Block大小的选择: Block大小的选择需要在碎片化程度和内存利用率之间进行权衡。Block太小会导致碎片化，Block太大则可能造成内存浪费。
• 内存对齐: 分配的内存块需要满足GPU的对齐要求。

代码解释:

1. BlockAllocator类: 实现了基于Block的内存分配器。
   • __init__: 初始化分配器，包括总显存大小、Block大小、Block数量和位图。
   • allocate: 分配指定大小的显存，返回分配的Block的起始地址。
   • free: 释放指定地址的显存。
   • is_allocated: 检查指定地址的Block是否已经被分配。
   • get_available_memory: 返回可用的显存大小。
2. 位图: 使用torch.zeros创建一个位图，存储在GPU上，用于记录每个Block的使用状态。
3. 分配算法:
   • 计算需要多少个Block。
   • 遍历位图，寻找连续的空闲Block。
   • 如果找到，标记已分配的Block，并返回起始地址。
4. 释放算法:
   • 根据地址计算起始Block索引。
   • 遍历连续的Block, 标记已释放的Block。
5. 示例用法:
   • 创建BlockAllocator实例。
   • 分配、释放和检查显存。

表格：Block大小选择的权衡

Block大小	优点	缺点	适用场景
较小	更高的内存利用率，可以满足更小内存块的分配请求	碎片化程度可能较高，需要更频繁的内存整理	模型结构复杂，需要频繁分配和释放小块内存；显存资源相对紧张
较大	碎片化程度较低，内存管理更简单	内存浪费可能较多，无法满足小于Block大小的内存分配请求	模型结构相对简单，对内存分配和释放频率较低；显存资源相对充足
动态调整	结合模型运行时的内存分配情况，动态调整Block大小，以达到最佳的内存利用率和碎片化程度，需要实现更复杂的内存管理逻辑	增加系统复杂度，需要额外的性能开销来监控和调整Block大小	模型结构复杂，内存分配模式变化较大；对性能要求较高

Page-Locked Memory：减少数据传输开销

除了显存碎片化，CPU和GPU之间的数据传输也是影响大模型性能的重要因素。Page-Locked Memory (或Pinned Memory) 可以有效地减少数据传输开销。

什么是Page-Locked Memory？

Page-Locked Memory是指被锁定在物理内存中，不会被操作系统交换到磁盘的内存。

优点:

• 减少数据传输延迟: CPU可以直接访问Page-Locked Memory，无需经过操作系统的虚拟内存管理层，从而减少数据传输延迟。
• 提高数据传输带宽: GPU可以直接从Page-Locked Memory读取数据，无需经过CPU的中转，从而提高数据传输带宽。
• 避免Page Fault: 由于Page-Locked Memory不会被交换到磁盘，因此可以避免Page Fault，从而提高程序的稳定性。

实现方式:

可以使用CUDA提供的torch.empty(..., pin_memory=True)或torch.tensor(..., pin_memory=True)来创建Page-Locked Memory。

代码示例 (Python + CUDA):

import torch
import time

def measure_transfer_time(data, device):
    """
    测量数据从CPU传输到GPU的时间。
    """
    start_time = time.time()
    data = data.to(device)
    torch.cuda.synchronize()  # 等待传输完成
    end_time = time.time()
    return end_time - start_time

# 创建普通CPU Tensor
cpu_tensor = torch.randn(1024, 1024, dtype=torch.float32)

# 创建Page-Locked CPU Tensor
pinned_tensor = torch.randn(1024, 1024, dtype=torch.float32, pin_memory=True)

# 将数据传输到GPU
device = torch.device("cuda")
transfer_time_normal = measure_transfer_time(cpu_tensor, device)
transfer_time_pinned = measure_transfer_time(pinned_tensor, device)

print(f"Normal transfer time: {transfer_time_normal:.4f} seconds")
print(f"Pinned transfer time: {transfer_time_pinned:.4f} seconds")

代码解释:

1. measure_transfer_time函数: 测量数据从CPU传输到GPU的时间。
2. 创建普通CPU Tensor: 使用torch.randn创建一个普通的CPU Tensor。
3. 创建Page-Locked CPU Tensor: 使用torch.randn(..., pin_memory=True)创建一个Page-Locked CPU Tensor。
4. 将数据传输到GPU: 使用data.to(device)将数据传输到GPU。
5. torch.cuda.synchronize(): 等待数据传输完成。
6. 打印传输时间: 打印普通Tensor和Page-Locked Tensor的传输时间。

注意事项:

• 过度使用Page-Locked Memory可能会导致系统内存不足。 Page-Locked Memory不会被交换到磁盘，因此会占用物理内存。
• Page-Locked Memory的分配和释放需要一定的开销。 因此，只有在需要频繁进行CPU和GPU之间的数据传输时，才应该使用Page-Locked Memory。

表格：Page-Locked Memory的优缺点

特性	优点	缺点	适用场景
数据传输	减少CPU和GPU之间的数据传输延迟，提高数据传输带宽，避免Page Fault	分配和释放需要一定的开销，过度使用可能导致系统内存不足	需要频繁进行CPU和GPU之间的数据传输，例如：数据预处理、数据增强等
内存管理	简化CPU和GPU之间的数据传输管理	占用物理内存，降低系统可用内存	对数据传输性能要求较高，可以容忍一定的内存占用

结合Block分配和Page-Locked Memory：综合优化

将基于Block的物理内存分配和Page-Locked Memory技术结合起来，可以实现对大模型显存的综合优化。

策略:

1. 使用Block分配器管理GPU显存: 将GPU显存划分为固定大小的Block，并使用Block分配器进行内存分配和释放。
2. 使用Page-Locked Memory存储CPU端的数据: 将需要频繁传输到GPU的数据存储在Page-Locked Memory中。
3. 异步数据传输: 使用CUDA提供的异步数据传输功能，在GPU进行计算的同时，将下一个batch的数据传输到GPU。

代码示例 (伪代码):

# 初始化Block分配器
block_size = 8 * 1024 * 1024  # 8MB
allocator = BlockAllocator(total_gpu_memory, block_size)

# 创建Page-Locked Memory存储输入数据
input_data = torch.randn(batch_size, input_dim, pin_memory=True)

# 创建Page-Locked Memory存储输出数据
output_data = torch.zeros(batch_size, output_dim, pin_memory=True)

# 创建CUDA stream
stream = torch.cuda.Stream()

for i in range(num_batches):
    # 1. 异步数据传输
    with torch.cuda.stream(stream):
        # 将输入数据从CPU传输到GPU
        gpu_input = input_data[i].to(device)

        # 分配GPU显存存储中间结果
        intermediate_result_address = allocator.allocate(intermediate_result_size)
        gpu_intermediate_result = torch.tensor(intermediate_result_address, device='cuda') # 需要进行地址转换, 这里是伪代码

    # 2. GPU计算
    with torch.cuda.stream(stream):
        # 执行模型计算
        gpu_output = model(gpu_input, gpu_intermediate_result)

        # 将结果从GPU传输到CPU
        output_data[i].copy_(gpu_output.cpu())

        # 释放GPU显存
        allocator.free(intermediate_result_address)

# 等待所有操作完成
stream.synchronize()

代码解释:

1. 初始化Block分配器: 创建一个BlockAllocator实例，用于管理GPU显存。
2. 创建Page-Locked Memory: 创建Page-Locked Memory存储输入和输出数据。
3. 创建CUDA stream: 创建一个CUDA stream，用于实现异步数据传输。
4. 循环处理每个batch:
   • 异步数据传输: 使用torch.cuda.stream(stream)创建一个异步上下文，将输入数据从CPU传输到GPU，并分配GPU显存存储中间结果。
   • GPU计算: 在同一个stream中，执行模型计算，并将结果从GPU传输到CPU。
   • 释放GPU显存: 释放分配的GPU显存。
5. 等待所有操作完成: 使用stream.synchronize()等待所有操作完成。

这种综合优化策略可以有效地提高大模型的训练和推理效率，减少显存碎片化，降低数据传输延迟，并充分利用GPU的计算能力。

其他优化策略

除了基于Block的物理内存分配和Page-Locked Memory，还有一些其他的优化策略可以用于管理大模型的显存：

• 梯度累积 (Gradient Accumulation): 将多个batch的梯度累积起来，再进行一次参数更新，可以有效地减少显存占用。
• 混合精度训练 (Mixed Precision Training): 使用半精度浮点数 (FP16) 存储模型参数和中间结果，可以减少显存占用，并提高计算速度。
• 算子融合 (Operator Fusion): 将多个小的算子融合为一个大的算子，可以减少Kernel Launch的开销，并提高计算效率。
• 激活重计算 (Activation Checkpointing): 在训练过程中，只保存部分激活值，需要时再重新计算，可以减少显存占用，但会增加计算量。
• 模型并行 (Model Parallelism): 将模型拆分到多个GPU上进行训练或推理，可以突破单个GPU的显存限制。

关于Block分配策略的更多思考

Block分配策略在实际应用中，可以根据不同的需求进行调整和优化。以下是一些更深入的思考方向：

1. Block大小的动态调整: 可以根据模型的运行状态，动态调整Block的大小。例如，在模型刚开始训练时，可以采用较小的Block大小，以提高内存利用率；随着训练的进行，可以逐渐增大Block大小，以减少碎片化。
2. 不同Block大小的混合使用: 可以同时使用多种不同大小的Block。例如，对于小块内存的分配请求，可以使用较小的Block；对于大块内存的分配请求，可以使用较大的Block。
3. Block的预分配和缓存: 可以预先分配一些Block作为缓存，加快内存分配速度。当需要分配内存时，首先从缓存中查找；如果缓存中没有足够的Block，则再进行分配。
4. 针对特定模型的优化: 可以根据特定模型的内存分配模式，定制Block分配策略。例如，对于Transformer模型，可以根据Attention机制的特点，优化Block的分配方式。
5. 与CUDA Memory Pool的结合: 可以将Block分配器与CUDA Memory Pool结合起来，进一步提高内存管理效率。CUDA Memory Pool可以缓存已经分配的内存，减少内存分配和释放的开销。

未来发展趋势

随着大模型规模的不断增大，显存管理将变得越来越重要。未来的发展趋势可能包括：

• 更智能的内存管理: 通过机器学习等技术，自动优化内存分配策略，减少碎片化，提高内存利用率。
• 更高效的数据传输: 探索新的数据传输技术，减少CPU和GPU之间的数据传输延迟，提高数据传输带宽。
• 更灵活的内存共享: 实现CPU和GPU之间更灵活的内存共享，减少数据拷贝的开销。
• 新型存储介质的应用: 探索使用新型存储介质（例如：HBM3、GDDR7等）来提高显存带宽和容量。

保证大模型训练的顺利进行

综上所述，显存碎片化是大模型训练和推理过程中一个不可忽视的问题。通过采用基于Block的物理内存分配和Page-Locked Memory技术，并结合其他优化策略，可以有效地提高显存利用率，减少数据传输开销，从而提升大模型的性能。在实际应用中，需要根据具体的模型和硬件环境，选择合适的优化策略，才能达到最佳的效果。这些技术使得我们能够更有效地利用有限的显存资源，保证大模型训练的顺利进行。