7.1.3 计算资源瓶颈：大数据量下的内存与算力需求

文档摘要

7.1.3 计算资源瓶颈：大数据量下的内存与算力需求在分布式机器学习与大规模图计算的实战前线，我见过太多团队在模型训练中途被 OOM（Out of Memory）错误击穿——不是因为算法不收敛，而是因为一个看似普通的调用，在读入 120GB 的用户行为日志时，悄然吃光了 512GB 主内存；也见过某金融风控平台的实时图神经网络推理服务，在峰值 QPS 达到 8,400 时，GPU 显存占用率稳定在 99.7%，而最后一块显卡上仅剩 18MB 可用空间，导致第 8401 个请求被无声丢弃。这不是玄学，这是内存与算力在数据洪流中失衡的物理实证。我们常把“大数据”挂在嘴边，却很少俯身检查它的重量：一个浮点数占 4 字节，一亿条记录就是 400MB；