如何优化Gemini显存使用

优化Gemini显存使用可从模型架构、数据存储与处理、硬件与系统层面入手，具体如下：

• 优化模型架构
• 分层缓存设计：参考Gemini 1.5的思路，将KV Cache分为工作记忆和长期记忆两层，工作记忆保留近期高精度向量，长期记忆对历史token语义聚类压缩，减少显存占用。
• 跨模态参数共享：采用跨模态参数共享架构，减少不同模态间冗余参数存储，如文本、图像等模态可共享部分投影层参数。
• 高效数据存储与处理
• 动态检索与加载：利用记忆路由器动态判断任务所需记忆片段，采用冷热数据分级策略，热数据常驻显存，冷数据暂存至CPU/NVMe，并通过预取流水线优化加载时机。
• 数据压缩：对不同模态数据采用针对性压缩策略，如文本按语义段落分块，代码以函数/类为单位存储，减少数据量。
• 利用硬件与系统特性
• 显存优化技术：使用CUDA Unified Memory实现主机-设备内存无缝衔接，以及CUDA Stream实现数据传输与计算并行，提升显存访问效率。
• 硬件选择与升级：若条件允许，可选择显存更大的GPU，或利用虚拟内存技术增加可用内存空间。