📌 阅读时间：3分钟
📌 适合人群：模型训练者、深度学习工程师、云算力用户、GPU运维人员
你的 GPU 看似还有“空间”，但其实早就被“榨干”了。
表现形式有两个：
显存碎片 → 明明没满，却分配失败
过热降频 → 看似在跑，实则慢如蜗牛
🔥01｜显存“碎了”，算力就废了？
你有没有遇到这种情况：
明明显存还有3GB空闲，模型却突然报错“out of memory”？
这不是错觉，而是“显存碎片化”。
什么是显存碎片？
就像衣柜里的衣服塞得乱七八糟，虽然有空，但放不下新衣服。
在GPU里，显存被划分成很多小块：
如果没有高效回收、对齐，这些碎片就会无法复用
当模型加载、batch计算需要一整块连续显存时，就“爆了”
真实案例：
某模型微调时，batch size 8 正常，batch size 9 就爆显存
查了一圈才发现，是残留缓存没释放 + 显存碎片没整理
🥵02｜GPU热了，不是慢，而是“自我保护”
GPU热起来之后，会发生什么？
NVIDIA GPU内置热保护机制
一旦超过预设温度阈值（一般为80~85°C）
自动降频
电压降低
算力大幅下降
这就像你开着兰博基尼去跑高速，却因为引擎过热被系统强行限制在60码。
如果你在用云GPU，请务必关注这些信号：
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🛠️03｜工程建议区（利他重点）：
✅ 显存碎片如何规避？
用
torch.cuda.empty_cache()释放无用缓存使用
with torch.no_grad()减少不必要的计算图使用
torch.utils.checkpoint做“计算换显存”
✅ 降温降频如何防？
云平台优先选择液冷服务器
合理设置
power cap避免满功耗运行使用
nvidia-smi dmon实时查看温度/频率
🎯你也许不知道：
高负载训练时，30%的性能损耗可能只是因为GPU太热了
显存碎片率 >10% 时，实际可用空间可能下降一半
有人用A100结果显存爆掉，换成“同样显存”的3090却能跑通？→ 因为驱动/碎片/算子调度不同
🧠 总结一句话：
显卡“榨干”的状态，不止是100%负载，而是“碎片+过热+失控”。
GPU不是用坏的，是用乱的。
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