在函数计算FC想用SR这个插件放大，但是图生图的时候显示报错，怎么解决？
在函数计算FC想用SR这个插件放大，但是图生图的时候显示报错，怎么解决？OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 9.09 GiB (GPU 0; 22.05 GiB total capacity; 16.52 GiB already allocated; 4.96 GiB free; 16.76 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
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在函数计算（FC）中使用SR插件进行图生图操作时，如果遇到OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误，通常是因为GPU显存不足导致的。以下是详细的解决方案和操作步骤：
1. 问题分析
根据报错信息： - GPU总显存为22.05 GiB。 - 已分配显存为16.52 GiB，剩余可用显存为4.96 GiB。 - PyTorch预留了16.76 GiB显存。
这表明当前任务尝试分配9.09 GiB显存，但剩余显存不足以满足需求。此外，PyTorch的显存管理机制可能导致显存碎片化，进一步加剧了显存不足的问题。
2. 解决方案
2.1 调整PyTorch显存分配策略
可以通过设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF来优化显存分配，减少碎片化问题。具体操作如下：
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在函数计算的环境变量中添加以下配置：
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128max_split_size_mb参数用于控制显存分配的最大块大小，建议从128 MB开始尝试，逐步调整以找到最佳值。
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如果您使用的是自定义容器镜像，请确保在Dockerfile中添加上述环境变量：
ENV PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128
2.2 减少模型或输入数据的显存占用
- 降低输入图片分辨率：将输入图片的分辨率缩小，从而减少显存需求。
- 使用更小的模型：选择占用显存较少的模型版本，例如轻量级的SR插件模型。
- 分批处理：如果任务支持分批处理，可以将大任务拆分为多个小任务执行。
2.3 增加GPU实例规格
如果上述方法仍无法解决问题，可以考虑升级到更高规格的GPU实例。具体操作如下：
- 登录函数计算控制台。
- 在目标函数的配置页签，选择基础配置。
- 修改实例规格为更高显存的GPU实例（例如从
fc.gpu.tesla.1升级到fc.gpu.tesla.2）。 - 点击部署以应用更改。
2.4 检查代码中的显存释放逻辑
确保在代码中及时释放不再使用的显存资源。例如，在PyTorch中可以使用以下代码手动释放显存：
import torch
torch.cuda.empty_cache()
将此代码插入到适当的位置（如每次推理完成后），以释放未使用的显存。
3. 验证与调试
完成上述调整后，重新运行任务并观察是否仍然出现显存不足的错误。如果问题仍未解决，可以进一步检查以下内容：
- 日志分析：通过函数计算控制台查看请求级别的内存用量日志，确认显存使用情况。
- 模型预热：在函数启动时加载模型并进行预热，避免在实际推理时因显存分配延迟导致失败。
4. 注意事项
- 显存限制：不同GPU实例的显存容量有限，请根据实际需求选择合适的实例规格。
- 超时时间：如果任务耗时较长，可能需要调整函数的超时时间配置，避免因超时导致任务中断。
- 驱动与CUDA版本兼容性：确保使用的CUDA Toolkit版本与函数计算平台的驱动版本兼容（当前推荐最低版本为11.8）。
通过以上步骤，您可以有效解决OutOfMemoryError: CUDA out of memory问题，并优化函数计算中的GPU资源使用效率。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。
