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DiskInfo命令查看GPU节点存储空间使用情况

在现代AI工程实践中，一个看似不起眼的运维细节——磁盘空间管理，往往成为决定训练任务成败的关键因素。我们常把注意力集中在GPU利用率、显存占用这些“高光指标”上，却容易忽略本地存储这个沉默的瓶颈。直到某天，模型训练进行到第100个epoch时突然报错No space left on device，一切努力戛然而止。

这种场景并不少见。尤其是在多用户共享的GPU计算平台中，PyTorch-CUDA-v2.7这类集成化镜像虽然极大提升了开发效率，但也带来了更高的资源消耗风险。预装的深度学习框架、CUDA工具链、Python生态库动辄占用十几GB空间，再加上数据集缓存、检查点保存和日志输出，稍有不慎就会触发磁盘告警。

真正的问题在于：你是否能在问题发生前就感知到存储压力？

答案其实就藏在Linux最基础的两个命令里——df和du。它们不是什么神秘工具，却是每一位AI工程师必须掌握的“系统听诊器”。

从根文件系统说起：df -h看懂的第一行信息

当你登录进一个GPU容器实例，第一件事应该是打开终端执行：

df -h

你会看到类似这样的输出：

Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on overlay 50G 43G 4.2G 92% / tmpfs 64M 0 64M 0% /dev /dev/nvme0n1p2 50G 18G 30G 38% /host-root

重点看第一行/的挂载情况。这里的overlay表示这是一个Docker容器使用的联合文件系统，其总大小通常由平台管理员设定（如50GB）。关键字段是Avail（可用空间）和Use%（使用率）。

一旦使用率超过85%，就必须警惕了。因为很多I/O操作需要预留缓冲空间，实际可用阈值比理论值更低。更麻烦的是，在容器环境下，这个限制是硬性的——即使宿主机还有几百GB空闲，你也无法突破配额。

📌 实践经验：建议将80%设为预警线。当发现接近该数值时，立即启动排查流程。

谁吃掉了我的磁盘？用du定位空间占用源

知道了“有问题”，接下来要解决“问题在哪”。这时就需要切换到du命令。

与df提供全局视图不同，du的优势在于细粒度追踪。比如你想快速扫描工作区下各目录的占用情况：

du -sh /workspace/* | sort -hr

这条命令组合的妙处在于：
-du -sh：对每个项目只显示总计大小（-s），并以人类可读格式展示（-h）
-sort -hr：按人类可读数字逆序排序（-h支持 KB/MB/GB 混合比较）

典型输出如下：

18G models/ 8.3G datasets/ 2.1G .cache/ 512M logs/

一眼就能看出models/是最大开销项。这时候再深入一层：

du -sh models/* | sort -hr

可能发现某个旧实验的完整checkpoint占了15G。果断清理后，运行df -h验证释放效果。

⚠️ 注意事项：避免在根目录直接运行du /，这会遍历所有系统路径，耗时极长且可能因权限拒绝产生大量错误提示。推荐限定范围，如/workspace,~, 或具体项目目录。

PyTorch-CUDA-v2.7 镜像背后的存储现实

我们常说的“PyTorch-CUDA-v2.7镜像”，本质上是一个高度封装的运行环境。它基于 NVIDIA 官方 CUDA 镜像构建，预装了 PyTorch 2.7 + cu121 版本，并集成了常用科学计算库。一个典型的 Dockerfile 片段如下：

FROM nvidia/cuda:12.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04 ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip vim COPY requirements.txt . RUN pip3 install --no-cache-dir torch==2.7.0 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 RUN pip3 install jupyter matplotlib pandas scikit-learn opencv-python EXPOSE 8888 22 CMD ["jupyter", "notebook", "--ip=0.0.0.0", "--allow-root"]

这样一个镜像构建完成后，体积通常在12~18GB之间。这意味着刚启动容器时，你的50GB配额就已经被吃掉近三分之一。

更隐蔽的风险来自运行时行为：
- PyTorch 默认缓存会在~/.cache/torch/下积累编译后的算子或预训练权重；
- Jupyter Notebook 自动生成.ipynb_checkpoints目录；
- 数据加载器若启用持久化缓存（persistent_workers=True），可能在/tmp写入大量临时文件。

这些都不是bug，而是合理的设计选择，但在资源受限环境中叠加起来就可能酿成事故。

典型故障案例：一次“磁盘满”引发的训练中断

曾有一位用户反馈，其图像分割任务在第50轮训练后突然失败，错误日志仅显示：

OSError: [Errno 28] No space left on device

通过df -h检查发现根目录使用率达98%。进一步用du扫描，定位到.cache/torch/checkpoints/单独占用了15.6GB。查阅代码才发现，训练脚本每轮都调用torch.save(model, f'ckpt_epoch_{epoch}.pth')，但从未清理历史版本。

这个问题的根源不在技术本身，而在自动化管理意识的缺失。解决方案并不复杂：

import os from collections import deque # 维护一个最多保存3个检查点的队列 checkpoints = deque(maxlen=3) def save_checkpoint(model, path): torch.save(model.state_dict(), path) checkpoints.append(path) # 自动删除最老的检查点 if len(checkpoints) > 3: old_path = checkpoints.popleft() if os.path.exists(old_path): os.remove(old_path)

加上这几行逻辑后，磁盘占用稳定在可控范围内。更重要的是，这种轻量级自我清理机制应成为标准实践，而非事后补救。

架构视角下的存储治理策略

在一个典型的AI训练平台上，系统层级关系如下：

+----------------------------+ | 用户访问层 | | ┌────────────┐ | | │ Jupyter Lab ├─→ 浏览器访问 | | └────────────┘ | | ┌────────────┐ | | │ SSH ├─→ 终端连接 | | └────────────┘ | +-------------┬--------------+ ↓ +-------------▼--------------+ | 容器运行时 (Docker) | | +----------------------+ | | | PyTorch-CUDA-v2.7镜像 | ← 使用 df/du 查看内部空间 | | - / (overlay fs) | | | - GPU设备映射 (/dev/nvidia*)| | +----------------------+ | +-------------┬--------------+ ↓ +-------------▼--------------+ | 宿主机操作系统 | | - NVMe SSD 存储 | | - NVIDIA GPU 驱动 | | - Docker Engine + NVIDIA插件| +----------------------------+

在这个结构中，开发者主要关注容器内的/文件系统状态，而平台管理员还需监控物理磁盘的整体负载与inode使用率。

合理的职责划分应该是：
-用户侧：定期执行df -h，及时清理无用文件，规范模型保存策略；
-平台侧：提供统一监控面板，设置磁盘使用率告警（如>80%邮件通知），支持动态扩容接口。

此外，一些设计层面的最佳实践也值得遵循：

工程师的日常运维清单

为了将存储风险降到最低，建议每位AI工程师养成以下习惯：

1. 每日登录先看df -h
   - 尤其是在长时间运行任务前后
2. 大文件写入前预估空间需求
   - 例如：保存FP32模型参数时，每百万参数约需4MB空间
3. 设置自动清理钩子
   - 在训练结束或异常退出时触发缓存清除
4. 利用软链接组织数据
   bash ln -s /data/datasets ~/datasets ln -s /mnt/fast-storage ~/.cache/torch
5. 提交代码时附带资源说明
   - 注明该实验预计生成多少日志、缓存和模型文件

这些做法看似琐碎，实则是专业性的体现。正如一句老话所说：“高手之间的差距，往往不在算法调优，而在工程细节。”

结语：算力未动，存储先行

df和du是Linux世界中最古老的命令之一，简单到几乎不需要文档。但正是这种朴素的工具，在关键时刻能帮你避开最致命的坑。

在追求更大模型、更多卡并行的同时，请别忘了回头看看那个安静躺在角落里的磁盘配额。它不会主动报警，也不会智能扩容，但它决定了你的训练能否走到最后一步。

掌握这些基础命令的意义，不只是学会查空间，更是建立起一种系统性资源意识——在AI工程化进程中，稳定性与效率同等重要。

未来的技术演进或许会让存储变得无限宽裕，但在当下，每一次成功的训练背后，都藏着对每一MB空间的敬畏与精打细算。