函数计算FC这个问题怎么解决？
函数计算FC这个问题怎么解决？函数配置里GPU 卡型是Tesla 系列 T4 卡型， 规格方案 GPU 16 GB ， 新运行函数后，阿里控制台的“监控指标”的“GPU显存使用情况（MB）”显存限额只有4096MB， 代码出错CUDA的OOM如下：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 7.50 GiB (GPU 0; 3.75 GiB total capacity; 7.50 GiB already allocated; 3.75 GiB free; 7.52 GiB reserved in total by PyTorch)
里面查询显卡信息也只有4G显存
Sat Mar 23 17:57:31 2024
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| NVIDIA-SMI 535.129.03 Driver Version: 535.129.03 CUDA Version: 12.3 |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
| 0 Tesla T4 On | 00000000:00:07.0 Off | 0 |
| N/A 33C P8 12W / 70W | 0MiB / 3840MiB | 0% Default |
| | | N/A |
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| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=======================================================================================|
| No running processes found |
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问题分析
根据您提供的信息，函数计算（FC）中配置的GPU实例规格为Tesla T4卡型，显存设置为16 GB。然而，在运行函数后，阿里云控制台显示的“GPU显存使用情况（MB）”限额仅为4096 MB（即4 GB），并且代码运行时出现CUDA内存不足（OOM）错误。同时，通过nvidia-smi查询到的显存容量也仅为3840 MB（约3.75 GB）。这表明实际分配给函数的GPU显存与预期不符。
以下是可能的原因及解决方案：
原因分析
-
vGPU显存切分限制
根据函数计算的GPU实例规格配置表，Tesla T4卡型支持显存切分，范围为1 GB至16 GB（以1024 MB为单位递增）。如果未明确指定显存大小，系统可能会默认分配最小值（1 GB或4 GB）。
关键点： 您需要确认是否在创建函数时正确设置了GPU显存规格为16 GB。 -
闲置模式的影响
函数计算支持GPU实例的闲置模式。当函数处于闲置状态时，显存资源会被释放，仅保留最低限度的显存以降低费用。当有新的请求到来时，平台会重新分配显存。
关键点： 如果函数长时间未被调用，显存可能被回收，导致显存限额低于预期。 -
镜像或驱动问题
容器镜像中的CUDA驱动版本或PyTorch框架可能存在兼容性问题，导致显存分配异常。例如，nvidia-smi显示的显存容量与实际可用显存不一致。
解决方案
1. 确认GPU显存规格配置
- 在创建函数时，确保
GPU显存规格已正确设置为16 GB。具体操作如下：- 登录函数计算控制台。
- 进入目标函数的配置页面。
- 在高级配置中，检查
GPU显存规格是否设置为16 GB。 - 如果未设置，请修改为16 GB并重新部署函数。
2. 检查闲置模式设置
- 如果启用了闲置模式，显存在无请求时会被释放。建议在测试阶段关闭闲置模式，以确保显存始终可用：
- 在函数详情页面，选择预留实例。
- 找到当前的预留实例策略，将闲置模式设置为禁用。
- 保存更改并重新测试函数。
3. 验证容器镜像和驱动版本
- 确保使用的容器镜像包含正确的CUDA驱动和PyTorch版本：
- Tesla T4卡型推荐使用CUDA 11.x或12.x版本。
- 检查镜像中是否安装了与
nvidia-smi显示的驱动版本匹配的CUDA工具包。 - 如果镜像存在问题，可以参考官方文档重新构建镜像，并确保显存分配逻辑正确。
4. 调整代码逻辑以优化显存使用
- 如果显存需求接近或超过16 GB，建议优化代码以减少显存占用：
- 使用
torch.cuda.empty_cache()手动释放未使用的显存。 - 分批处理数据，避免一次性加载过多张量。
- 检查是否有未释放的中间变量或缓存。
- 使用
5. 联系技术支持
- 如果上述方法均无法解决问题，建议联系阿里云技术支持，提供以下信息以便进一步排查：
- 函数的详细配置（包括GPU显存规格、vCPU、内存等）。
- 容器镜像的Dockerfile和相关依赖。
- 错误日志和
nvidia-smi输出结果。
总结
通过以上步骤，您可以逐步排查并解决显存分配不足的问题。重点在于确认GPU显存规格是否正确设置、闲置模式是否影响显存分配，以及容器镜像和代码逻辑是否存在潜在问题。如果问题仍未解决，请及时联系阿里云技术支持团队获取帮助。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。
