当你训练模型或者运行一个比较大的程序时，电脑可能会弹出一个让人头疼的错误：显存不足（Out of Memory, OOM），这就像你要搬一大堆行李上车，但后备箱只有一点点大，东西根本塞不进去，下面我们就来详细聊聊，遇到这个问题该怎么一步步排查,以及有哪些办法可以解决它。

别慌张，我们得先搞清楚问题到底出在哪里，第一步是检查你的任务本身，你是不是在运行一个特别复杂的模型，比如现在很火的大语言模型或者高分辨率的图像生成模型？这些模型本身就像“巨无霸”，需要消耗大量的显存，或者，你是不是把模型的批量大小设得太高了？批量大小就是指一次性处理多少数据，一次性处理的数据越多，需要的临时空间就越大，显存自然就吃不消了，这就好比你一次想搬十箱水果，但你的小车一次只能拉两箱,硬塞肯定不行。

要看看是不是有其他程序在和你抢显存，你可能同时开着很多程序，比如浏览器开了几十个标签页、挂着聊天软件，或者还有其他深度学习任务在后台偷偷运行，这些程序可能也在占用显存，你可以打开任务管理器（比如NVIDIA的nvidia-smi命令），看看当前显存都被哪些进程占用了，如果发现有“不速之客”，果断关掉它们,为你的主要任务腾出空间。

如果确认就是你的主任务需要太多显存，那么我们就需要想办法“瘦身”或者“扩容”了,以下是一些非常实用的优化方法：

减小模型规模或批量大小。 这是最直接有效的方法，如果模型太大，能不能用一个简化版的模型？或者，毫不犹豫地把批量大小调低，比如从64降到32、16，甚至更小，虽然这可能会让训练速度慢一点点,但总比完全跑不起来要好。

使用梯度累积技巧。 如果你不想减小批量大小对训练效果的影响，可以试试梯度累积，它的原理是：我们还是用小批量数据计算，比如原本一次处理64个数据，现在我们改成连续处理4次，每次16个数据，每次计算完的梯度先累积起来，不立刻更新模型，等4次都算完了，再用累积起来的梯度总和去更新一次模型，这样，在效果上相当于用了64的批量大小,但显存占用却只是16的大小。

降低数据精度。 现代GPU通常支持混合精度训练，简单说，就是不用那么“精细”的数字来表示模型，默认的精度是FP32（单精度浮点数），我们可以让模型的大部分计算使用FP16（半精度浮点数），这样每个数字占用的空间直接减半，显存压力会大大降低，而且很多新显卡对半精度计算有优化，速度还会更快,这需要代码层面做一些设置。

及时清理不用的变量。 在程序运行过程中，会产生很多中间结果，有些结果用完之后就不会再用了，但它们可能还占着显存不释放，在代码里，要有意识地及时清理这些临时变量，确保你的代码在计算损失并更新模型参数后，正确地清空梯度，如果梯度一直累积,也会白白浪费显存。

使用检查点功能。 有些模型层数非常深，在前向传播（计算预测结果）过程中会产生大量中间结果，这些是用于后续反向传播（计算梯度）的，检查点技术的思路是：我们不在整个过程中保存所有中间结果，而是只保存几个关键点的结果，当反向传播需要用到某个中间结果时，如果发现它没有被保存，就临时从最近的关键点重新计算一下，这是一种“用计算时间换显存空间”的策略,非常适合显存极度紧张的情况。

升级硬件或使用多卡训练。 如果以上软件方法都试过了，显存还是不够，那可能就得考虑硬件问题了，如果你的显卡显存确实太小（比如只有4GB或6GB），而你的任务又非常庞大，那么升级一块显存更大的显卡是根本的解决办法，另一个高级的方法是使用多块显卡共同训练一个模型，把模型的不同部分或者数据的不同批次分配到不同的卡上，这叫模型并行或数据并行,不过这需要更多的硬件支持和更复杂的代码配置。

利用云计算资源。 如果你只是偶尔需要运行大任务，不想投资昂贵的硬件，云计算平台是个非常好的选择，你可以按小时租用拥有大显存（比如40GB甚至80GB）的GPU服务器，用完了就关掉,非常灵活和经济。

养成一些好习惯也很重要，在开始一个大型任务之前，先估算一下模型和数据大概需要多少显存，在代码里加入显存监控的语句，随时观察显存的使用情况变化，这样一旦发现显存使用量增长异常,就能快速定位问题。

解决显存不足问题是一个系统工程，需要从任务分析、软件优化到硬件配置等多个角度综合考虑，通常不是单一方法就能彻底解决的，需要你根据实际情况，像搭积木一样组合使用多种策略，耐心地一步步尝试,总能找到适合你当前条件的解决方案。