4.3.2 内存分段加载与多模型共用内存

文档摘要

4.3.2 内存分段加载与多模型共用内存在深度学习模型部署的浩瀚海洋中，算力往往是那座引人注目的冰山一角，而隐藏在水面之下的内存管理，才是决定系统能否平稳航行的暗礁。随着大语言模型（LLM）参数量迈向千亿甚至万亿级别，如何将庞大的模型权重塞进有限的显存或内存，并在多模型并发的场景下高效运转，成为了每一位系统架构师必须面对的终极挑战。本节我们将深入探讨“内存分段加载与多模型共用内存”这一核心技术，剖析其背后的设计哲学、实现细节与工程实践。从静态加载到动态分页：思维模式的转变传统的模型部署方式往往简单粗暴：在服务启动之初，将整个模型的参数文件一次性加载到内存中。