函数计算为什么 oom 了？

根据您提供的信息，您在函数计算（FC）服务中配置了一个16GB的GPU实例来执行图像模型任务，理论上该配置应该足以应对您提到的3GB的内存需求。但是仍然出现了CUDA out of memory错误，这表明实际运行过程中内存分配超出了预期。
这里有几个可能的原因和对应的解决方案：

内存碎片化：即使总可用GPU内存足够，如果内存分配不连续，也可能导致较大的连续内存块分配失败。您可以尝试优化模型结构或执行策略，减少大块连续内存的请求，比如使用较小的批次尺寸（batch size）进行处理。

隐式内存需求：模型在运行时的实际内存需求可能不仅仅来自于模型参数本身，还包括中间计算过程中的临时变量、缓存等。这些隐式的内存需求可能超出了直接估算的3GB。建议使用诸如NVIDIA的nvidia-smi工具或者TensorFlow/PyTorch等框架的内存分析工具来监测实际运行时的内存使用情况，以获得更精确的内存占用信息。

内存泄漏：在某些情况下，如果模型或代码中存在内存泄漏，随着时间的推移，即使初始分配的内存足够，也会逐渐耗尽所有可用内存。确保在模型训练或推理循环中释放不再使用的张量和变量。

实例规格配置问题：虽然您提到规格方案是16GB，但请确认在函数计算服务中实际为您的函数配置的GPU显存大小是否也是16GB。有时候，尽管实例总内存较大，但分配给函数的GPU显存可能并未达到最大值。您可以通过函数计算控制台或API检查并调整函数的资源配置。

显存分配策略：某些深度学习框架有显存分配策略的设置，比如PyTorch的torch.cuda.set_per_process_memory_fraction，可以限制框架使用显存的最大比例，防止过度分配。

综上所述，建议您首先详细分析模型运行时的实际内存使用情况，并根据分析结果调整模型参数、执行策略或内存分配策略，以解决内存不足的问题。同时，确保函数计算中函数的资源配置正确无误。此回答整理自钉群“阿里函数计算客户【已满，加2群：64970014484】”