通过CPU-GPU内存共享增强LLM推理
realtime news Sep 05, 2025 14:33
NVIDIA推出统一内存架构以优化大型语言模型推理，解决内存限制问题并改善性能。
大型语言模型（LLM）处于AI创新的前沿，但其巨大规模对推理效率构成挑战。像Llama 3 70B和Llama 4 Scout 109B这样的模型需要大量内存资源，通常超过传统GPU的能力，特别是在处理广泛上下文窗口时。据NVIDIA介绍，将这些模型加载为半精度需要大约140 GB和218 GB的内存。此外，像键值（KV）缓存等数据结构会随着上下文长度和批处理大小的增加而增加需求。
统一内存架构
NVIDIA的Grace Blackwell和Grace Hopper架构通过其NVLink C2C提供了解决方案，这是一种900 GB/s的内存一致互连技术。该技术允许CPU和GPU共享统一的内存地址空间，从而实现无冗余传输的数据访问。此进步通过允许模型在GPU内存不足时利用CPU内存，增强了LLM微调、KV缓存卸载和推理的效率。
NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip中提供的NVLink-C2C连接支持这种统一内存架构。凭借96 GB的高带宽GPU内存和480 GB的LPDDR内存，它能够处理超出GPU内存限制的数据集。这一配置对于在科学研究和AI模型部署中的复杂计算至关重要。
代码实现
为了展示此架构的实际应用，NVIDIA提供了使用GH200 Superchip上的Llama 3 70B模型的操作指南。该过程包括设置环境，通过Hugging Face访问模型，并使用transformers和CUDA等Python库。统一内存架构允许模型流入GPU，克服传统内存设置的限制。
克服内存限制
通过这种架构解决的一个重大挑战是加载大模型完全到GPU内存时常见的内存不足（OOM）错误。通过利用托管内存分配，GH200系统使GPU能够访问CPU内存，从而扩大可用的内存空间。这种方法得益于RAPIDS Memory Manager (RMM)库，允许内存在CPU和GPU之间透明分配和访问。
从实用角度来看，这意味着开发者可以加载更大的模型而无需手动数据传输，利用超过物理GPU限制的内存空间。这种能力对于推动需要大量计算资源的AI应用至关重要。
结论
随着AI模型规模的不断扩大，高效管理内存变得越来越重要。NVIDIA的统一内存架构提供了一种强大的解决方案，实现对CPU和GPU内存的无缝访问。这一发展是使尖端LLM在现代硬件上更易访问的重要一步。有关管理CPU和GPU内存的更多详细信息，NVIDIA建议查阅Rapid Memory Manager文档。
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