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GB reserved torch.cuda.memory_reserved() / 1024**3 # GB print(f[{step_name}] 显存已分配: {allocated:.2f} GB, 已保留: {reserved:.2f} GB) else: print(CUDA不可用) # 示例模拟加载大模型并观察显存变化 if __name__ __main__: device cuda if torch.cuda.is_available() else cpu monitor_gpu_memory(初始状态) # 模拟14B参数模型FP16权重加载 with torch.no_grad(): large_model_weights torch.randn(14000000000, dtypetorch.float16, devicedevice) monitor_gpu_memory(加载权重后) # 模拟激活值生成简化版 activations [] for i in range(5): act torch.randn(1, 16, 32, 64, 1024, devicedevice) # 模拟时空特征图 activations.append(act) monitor_gpu_memory(生成激活后) # 清理缓存 del large_model_weights, activations torch.cuda.empty_cache() gc.collect() monitor_gpu_memory(清理后) 说明-memory_allocated已被张量实际使用的显存量-memory_reserved驱动层申请的总显存含缓存池- 此脚本能帮助定位OOM发生的具体阶段建议嵌入推理流程中进行阶段性监控。写在最后显存不是障碍而是设计起点Wan2.2-T2V-A14B 的出现标志着我们在高保真视频生成领域真正具备了自主能力。它不只是参数堆砌的结果更是对物理规律、运动逻辑、视觉美学的深度建模。但越是强大的模型越需要冷静的工程思维。显存不是抽象数字它是决定模型能否真正落地的物理边界。盲目追求参数规模而不考虑部署现实只会让技术停留在Demo层面。真正有价值的AI系统不仅要能在论文里惊艳更要在服务器上跑得稳、成本可控、用户体验流畅。而这背后是对每一个GB显存的精打细算。未来或许会有更高效的架构、更低的精度损失、更强的压缩算法但在当下搞清楚那近50GB是怎么来的比什么都重要。只有这样我们才能在画质、速度与成本之间找到真正的平衡点让像 Wan2.2-T2V-A14B 这样的大模型真正成为内容生产的生产力工具而不是实验室里的昂贵玩具。创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考