參考: ======================================================= 在pytorch中有幾個關於顯存的關鍵詞: 在pytorch中顯存為緩存和變量分配的空間之和叫做 ...
參考前文: https: www.cnblogs.com devilmaycry p .html 從前文我們知道pytorch中是分層進行管理顯存的,最小的管理單位是 B,然后上一層是 MB,那么如果我們按照這個原理寫一個碎片化的顯存分配,就可以實現 GB數據占 GB的顯存空間的操作。 現有顯存: 運行代碼: 申請 G顯存,報錯: 更改代碼: 可以成功運行: 說明當前顯卡可以成功分配 G顯存, G ...
2021-11-21 14:09 0 988 推薦指數:
參考: ======================================================= 在pytorch中有幾個關於顯存的關鍵詞: 在pytorch中顯存為緩存和變量分配的空間之和叫做 ...
結合 Connolly 的文章 《PyTorch 顯存機制分析》 按照自己的需求進行了修改,同時梳理了 ...
問題描述 CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.13 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.15 GiB reserved ...
/how-to-use-memory-pytorch ...
Pytorch已經可以自動回收我們不用的顯存,類似於python的引用機制,當某一內存內的數據不再有任何變量引用時,這部分的內存便會被釋放。但有一點需要注意,當我們有一部分顯存不再使用的時候,這部分釋放的顯存通過Nvidia-smi命令是看不到的,舉個例子: device ...
參考: https://cloud.tencent.com/developer/article/1626387 據說在pytorch中使用torch.cuda.empty_cache()可以釋放緩存空間,於是做了些嘗試: 上代碼: 運行 ...
對於顯存不充足的煉丹研究者來說,弄清楚Pytorch顯存的分配機制是很有必要的。下面直接通過實驗來推出Pytorch顯存的分配過程。 實驗實驗代碼如下: 輸出如下: 代碼首先分配3GB的顯存創建變量x,然后計算y,再用y進行反向傳播。可以看到,創建x后 ...
技術背景 筆者在執行一個Jax的任務中,又發現了一個奇怪的問題,就是明明只分配了很小的矩陣空間,但是在多次的任務執行之后,顯存突然就爆了。而且此時已經按照Jax的官方說明配置了XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE這個參數為false,也就是不進行顯存的預分配(默認會分配90 ...