GPU内存与计算利用率解析 | AI生成和翻译
啊，这是个常见的困惑点。GPU显存使用率高（比如你遇到的90%情况）并不代表GPU计算单元已完全利用。显存使用率和计算利用率是两个相关但独立的指标。以下是原因分析：
- 模型和优化器占用大量显存
- 你的1.25亿参数模型 + Adam优化器 + 梯度 + 临时缓冲区很容易占据大部分GPU显存，特别是在12GB显存的4070显卡上
- 这些是已分配的静态内存，并非正在进行的计算占用
- 小模型=低浮点运算利用率
- 即使显存几乎占满，实际计算利用率（MFU）仍可能保持低位，因为运算规模较小。GPU没有足够的并行计算来饱和所有核心
- 内存碎片化与缓存机制
- PyTorch（或CUDA）通常会预分配或缓存显存以避免重复分配。因此即使部分显存未被即时使用，使用率指示条仍显示接近满载
- 批处理大小的影响
- 更大的批处理量会同时提升显存使用率和计算利用率。但如果批处理量较小，显存主要被静态模型参数和优化器状态占用，而非实际繁重计算
因此你的情况属于：
- ~90%显存使用率：在12GB显卡上运行模型+优化器的正常现象
- ~10%MFU：小模型配合小批量处理的正常表现——GPU正在等待小型矩阵乘法运算，而非处理大型矩阵运算
如果需要，我可以为你拆解1.25亿参数NanoGPT模型中各组件（模型参数、优化器状态、梯度等）的大致显存占用，这对理解内存分配很有启发。