GPU显存不够怎么办？显存共享、模型拆分、换大显存卡全攻略

一、先分清：是真不够，还是没用好

报"显存不足/OOM"时，第一反应别急着换卡。很多"显存不够"其实是"显存没优化好"。先排查：模型有没有跑在GPU上（而不是内存）、显存碎片、是否有并行进程抢占、应用是否真的需要这么大的显存。盲目换大显存卡，可能花了钱问题没解决。

在动手前先厘清你的负载是训练还是推理——两者对显存的消耗逻辑完全不同，可参考AI推理服务器配置推荐和AI训练服务器配置方案的区别。

二、先试的省显存手段（不花钱）

优先用软件手段缓解，成本几乎为零：

量化是成本最低、收益高的方式，能显著降低显存占用，但会牺牲一点精度。想系统搞懂部署大模型要多少显存、怎么降低占用，可读大模型推理服务器成本分析。

三、单卡跑不动，怎么用多卡显存

一块卡显存不够时，可以用多卡把模型拆开吃进多块卡的显存：

• 模型并行：把不同层分配到不同卡；
• 张量并行：单层拆到多卡跑；
• 数据并行：多卡各跑不同数据，适合多worker；
• 显存共享/统一寻址：某些框架支持跨卡统一显存。

多卡互联的带宽很重要，卡间通信要够快，否则会拖慢整体，通信方案见GPU网络配置：NVLink/RoCE/InfiniBand。多卡也不是越多越好，拆分的通讯开销和收益要权衡。

四、显存共享和GPU切分

在共用算力场景下，"显存不够"常是"被切走了"：

• GPU虚拟化/显存切分：把大卡显存分给多个小任务，见AI训练专用集群：多人共用GPU；
• 显存共享：多个应用复用卡上显存，但会互相挤占；
• MIG/Multi-Instance GPU：NVIDIA把大卡拆成独立实例。

如果是在共享集群里说"显存不够"，先看是不是配额问题，而不是物理卡显存真不够。如何给多团队分GPU、设配额，参考GPU集群建设与算力调度。

五、换大显存卡，到底选多大

软件手段都试过还不够，再考虑换卡。选多大取决于负载：

别只看显存，带宽、算力、卡间互联同样重要。不同型号卡的实际差异，可参考H100 vs A100对比和GPU服务器选购指南。显存大小和算力型号往往是绑定的，升级显存常等于换整卡。

六、租一台大显存卡做对比

不确定到底需要多大显存时，先租再买是更稳的方式：

• 租一台大显存GPU试用，跑真实负载，看占用多少；
• 对比不同卡的实际表现，再决定买哪张；
• 临时高峰用云GPU/AI云，见GPU服务器租赁价格对比；
• 长期高频还是自购划算，成本对比见GPU服务器报价与成本分析。

用真实数据说话，比拍脑袋选卡靠谱得多。租用前确认好带宽、数据安全与SLA，很多租用坑可参考租赁场景的注意事项。

七、常见误区

• 一报OOM就换卡：多半是没优化，先试量化/offload/减小batch；
• 以为显存越大越快：显存只解决装不装得下，速度看算力和带宽；
• 忽略多卡通讯开销：拆分后通信慢，可能比单卡还慢；
• 量化无脑到底：精度损失要评估，别为省显存牺牲业务质量。

GPU显存不够的解决思路是"先软后硬、按需升级"。priority级：量化/offload→多卡拆分→换大卡→租卡验证。把这四步走完，显存问题的投入产出比最高。

八、结语

GPU显存不够不是只有换卡一条路。先做量化、CPU offload、减小batch等不花钱的优化，再考虑多卡拆分把显存吃满，最后才轮到换大显存卡或租卡验证。搞清负载类型、把显存用在该用的地方，很多所谓的"不够"其实都能少花钱解决。

延伸阅读推荐：

• AI推理服务器配置推荐
• 大模型推理服务器成本分析
• H100 vs A100对比