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实例为Tesla T4卡型，规格方案为GPU 16 GB。然而，在运行函数后，阿里云控制台的“监控指标”显示GPU显存限额仅为4096 MB（即4 GB），并且代码运行时出现CUDA内存不足（OOM）错误。此外，通过nvidia-smi查询显卡信息也显示显存为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实例规则，Tesla T4卡型支持显存切分，范围为1 GB到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较小的显存（如4 GB）。这可能是导致显存限额仅为4 GB的原因。 -
函数配置未正确设置显存规格
在创建函数时，需要在“规格方案”中明确指定GPU显存大小。如果未正确设置或遗漏了该配置项，系统可能分配默认值（如4 GB）。 -
闲置模式的影响
函数计算支持GPU实例的闲置模式。当实例处于闲置状态时，显存使用量会降至零，但重新激活时仍需满足显存需求。如果显存配置不足，可能导致OOM错误。 -
镜像或驱动问题
如果使用的容器镜像未正确适配Tesla T4卡型，或者CUDA驱动版本不匹配，也可能导致显存分配异常。
解决方案
1. 检查并调整函数配置中的显存规格
- 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 卡型”和“规格方案”的设置：
- GPU 卡型：确保选择的是“Tesla 系列 T4 卡型”。
- 规格方案：
- GPU显存规格：明确设置为16 GB。
- vCPU规格：建议设置为2核或更高。
- 内存规格：建议设置为16 GB或更高。
- 保存配置后重新部署函数。
2. 验证显存分配是否正确
- 使用以下命令验证显存分配情况：
nvidia-smi - 确保输出中显示的显存总量为16 GB（16384 MB）。如果仍为4 GB，说明配置未生效，请重新检查函数配置。
3. 确保镜像适配Tesla T4卡型
- 确认使用的容器镜像支持Tesla T4卡型，并且包含正确的CUDA驱动版本（建议使用CUDA 12.x）。
- 如果镜像不支持Tesla T4，可以基于官方镜像重新构建，确保包含以下内容：
- CUDA Toolkit
- cuDNN库
- PyTorch或其他深度学习框架
4. 调整代码逻辑以优化显存使用
- 如果显存配置已正确设置但仍出现OOM错误，可以尝试优化代码逻辑：
- 减少批量大小（Batch Size）：降低每次推理或训练的数据量。
- 释放未使用的显存：在代码中显式调用
torch.cuda.empty_cache()释放未使用的显存。 - 混合精度训练：使用FP16（半精度）代替FP32（单精度）以减少显存占用。
5. 启用闲置模式以降低成本
- 如果函数调用频率较低，可以启用闲置模式以降低显存成本：
- 在函数详情页面，选择“预留实例”，然后开启“闲置模式”。
- 当无请求时，显存使用量会降至零；有新请求时，系统会自动恢复显存分配。
注意事项
- 显存切分限制：Tesla T4卡型的显存切分范围为1 GB到16 GB，必须为1024 MB的倍数。请确保配置的显存大小符合要求。
- 计费影响：显存使用量会影响计费总额。例如，活跃GPU使用量的转换系数为2.1 CU/GB秒，闲置GPU使用量的转换系数为0.5 CU/GB秒。合理配置显存大小可有效降低成本。
- 日志功能：建议启用日志功能以便排查问题。具体操作请参见相关文档。
总结
通过上述步骤，您可以解决函数计算中GPU显存分配不足的问题。重点在于： 1. 确保函数配置中显存规格设置为16 GB。 2. 验证镜像适配性和显存分配情况。 3. 优化代码逻辑以减少显存占用。
如果问题仍未解决，请联系阿里云技术支持团队，提供详细的函数配置和日志信息以便进一步排查。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。
