显存优化 深度学习 模型训练 性能调优 人工智能与大模型2026-08-19 08:55:33 显存复用机制如何提升视频模型训练效率 显存复用通过重叠张量生命周期将视频模型训练显存峰值降低30%以上，吞吐提升20%。本文梳理三种复用路径、图着色实现方案及流水线并行组合策略，并结合A100上的基准实测数据给出可落地的调度建议。适用于处理视频生成模型显存墙问题的工程师与架构师。 阅读全文
显存优化 大模型训练 深度学习 性能调优 人工智能与大模型2026-08-18 22:25:43 大模型训练显存瓶颈的常见成因与排查方法 显存瓶颈是大模型训练中最先出现的硬件资源问题，它的直接原因是模型参数、优化器状态、激活值与中间张量在有限的显存空间内叠加超出容量上限。排查显存瓶颈时，应当先看显存分配器的日志，再看Profiler的逐张量内存快照，这两步能定位出九成以上的异常占用。 阅读全文
大语言模型 显存优化 KV Cache 人工智能与大模型2026-08-16 10:41:30 大语言模型推理时KV Cache显存消耗如何降低 大语言模型推理时KV Cache是显存消耗的主要来源，通过窗口注意力固定缓存上限、INT8与INT4量化压缩缓存体积、稀疏注意力与推测解码降低缓存总量等手段，可在保留98%以上精度的同时压缩KV Cache显存数倍，组合方案能将长上下文处理能力提升至原先的6倍，工程落地建议优先采用量化并叠加PagedAttention。 阅读全文
