CPU-GPU内存共享实现大模型推理加速与键值缓存高效卸载

大型语言模型（LLM）如Llama 3 70B和Llama 4 Scout 109B在推理时对内存需求极高，仅以半精度（FP16）加载，分别需要约140GB和218GB内存。而GPU内存通常有限，例如NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip仅提供96GB显存，难以容纳这些模型。此外，推理过程中还需维护关键-值（KV）缓存，其大小随上下文长度和用户数量线性增长，进一步加剧内存压力，极易引发“内存溢出”（OOM）错误。 为应对这一挑战，NVIDIA Grace Hopper与Grace Blackwell架构采用NVLink-C2C高速互连技术，提供高达900GB/s的带宽，是PCIe Gen 5的7倍，并实现CPU与GPU内存的地址空间统一。这种内存一致性架构使得CPU和GPU可无缝共享同一块内存空间，无需手动数据拷贝，显著提升大模型推理效率。 在GH200系统中，GPU拥有96GB高速显存，而CPU连接的LPDDR内存可达480GB。通过统一内存架构，模型可自动将超出GPU容量的部分数据卸载至CPU内存，实现“按需调用”。这一机制使原本无法加载的超大模型得以运行。 在实际操作中，若直接加载Llama 3 70B模型，会因显存不足而失败。但通过配置Rapids内存管理器（RMM）并启用托管内存（managed memory），可让PyTorch使用统一内存空间。具体步骤包括：安装huggingface_hub、transformers和nvidia-cuda-runtime-cu12等库，登录Hugging Face获取模型访问权限，再通过rmm.reinitialize(managed_memory=True)和torch.cuda.memory.change_current_allocator(rmm_torch_allocator)激活统一内存支持。 启用后，再次加载模型将不再出现OOM错误。此时可正常执行推理任务，例如输入“世界上最高的山是什么？”并获得准确回答。 结论：随着LLM持续增大，传统GPU内存已成瓶颈。借助NVIDIA Grace系列芯片的统一内存架构与NVLink-C2C技术，结合RMM等内存管理工具，可实现CPU与GPU内存的透明共享，有效支持大规模模型的推理与KV缓存卸载，显著提升AI系统的可扩展性与实用性。