Llama3.1-8B推理时Windows虚拟机CUDA内存不足问题排查与优化求助

我写了一个简单的Python脚本，用HuggingFace的transformers库搭配torch来运行Llama3.1-8B-instruct做纯推理，输入的文本长度大概在10k-20k tokens左右。这个脚本在我的笔记本上运行正常——我的笔记本GPU有12GB显存，还能调用总共28GB的内存（应该是系统主内存？）。

但在一台“Standard NC4as T4 v3”的Windows虚拟机上运行时，它很快就抛出了这个错误：CUDA out of memory. Tried to allocate XXX GiB. GPU

按照我的计算，结合可用的显存，这个代码应该能正常运行。不过我还是尝试了一些方法让脚本更省内存：

• 修改注意力机制：实例化模型时设置attn_implementation，先是设为"sdpa"，之后想试试Flash Attention，但发现Windows上没法安装flashattn包
• 尝试用xformers调用enable_xformers_memory_efficient_attention——这应该也是优化注意力机制的，但同样没法安装和运行
• 使用torch.inference_mode()
• 实例化模型时设置low_cpu_mem_usage = True这类参数
• 实例化模型时显式指定torch_dtype为torch.float16或torch.bfloat16
• 用BitsAndBytesConfig开启8位和4位量化

只有最后一步起到了点作用：模型能生成一两个回复，但还是没法完成循环，而且第一次推理就会失败。根据我理解的文档，4位量化应该能大幅降低内存需求，用这个GPU跑这个模型的前向传播应该是小菜一碟才对。

所以我现在怀疑是不是还需要进一步优化代码——下一步好像是要手动定义device_map，把模型的各个层分别映射到GPU和CPU上。

我的问题是：

1. 这真的是内存不足的问题，还是只是一个误导性的错误提示？
2. 如果确实是内存问题，除了我已经尝试的方法，还有什么其他办法？
3. 如果不是内存问题，有没有什么明显的地方需要检查？（我怀疑是系统配置或者包安装的问题...）

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Tom Wagstaff