nova ai处理长视频oom问题可通过分片、降参、清缓存和梯度累积解决：先用ffmpeg按30秒无损切片，再调小batch_size、启用fp16、关闭预览，每片段后执行torch.cuda.empty_cache()和gc.collect()，最后用gradient_accumulation_steps=4模拟大批次。
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用Nova AI处理10分钟以上高清视频时，控制台频繁报错“cuda.OutOfMemoryError”，进程直接中断，生成任务失败——这不是模型能力问题，而是显存管理策略没跟上视频长度增长。
拆分视频为固定时长片段
第一步：用FFmpeg将原始视频按30秒切片，命令为ffmpeg -i input.mp4 -c copy -f segment -segment_time 30 -reset_timestamps 1 output_%03d.mp4。
注意：必须用-c copy参数直拷贝音视频流，避免重新编码引入画质损失和额外CPU开销。
第二步：检查切片后所有.mp4文件是否能正常播放，任一损坏片段会导致后续AI推理崩溃。
第三步：把所有output_*.mp4丢进Nova AI的批量处理队列，确保每个任务只加载单个30秒片段。
调整推理参数降低显存峰值
方法一：在config.yaml中将batch_size从默认8改为2，显存占用下降约65%。
方法二：启用FP16混合精度，在启动命令末尾添加--fp16，但【必须确认你的GPU支持CUDA 11.8+且驱动版本≥525.60】，否则会触发内核级报错无法恢复。
方法三：关闭实时预览渲染，设置preview_enabled: false，此项可释放1.2GB左右显存缓冲区。
释放无用Tensor并强制清缓存
在推理循环每完成一个片段后，插入两行清理代码：
torch.cuda.empty_cache()
gc.collect()
这一步不能省略——Nova AI内部未主动调用empty_cache()，残留Tensor会持续累积，第三个片段开始就可能触发OOM。
用梯度累积模拟大批次效果
步骤一：保持batch_size: 2不变。
步骤二：在训练/推理脚本中设置gradient_accumulation_steps = 4。
步骤三：修改优化器更新逻辑，仅当累计满4次前向传播后再执行optimizer.step()和optimizer.zero_grad()。
这样既维持了等效批次大小为8的建模效果，又规避了单次加载8帧导致的显存尖峰。
