ERROR: Error 发生 : CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 GiB. GPU 0 has a total capacty of 23.65 GiB of which 7.95 GiB is free. Process 1957120 has 7.10 GiB memory in use. Including non-PyTorch memory, t
所以下面代码中的第二行应该是在第一行启动后就立马执行了。Pytorch官方的建议是pin_memory=True和non_blocking=True搭配使用,这样能使得data transfer可以overlap computation。 x = x.cuda(non_blocking=True)pre_compute()...y = model(x) 注意non_blocking=True后面紧跟与之相关的语句时,就会需要做同步操作,...
Host(例如CPU)的数据分配默认是pageable(可分页的),但是GPU是没法直接读取pageable内存里的数据的,所以需要先创建一个临时的缓冲区(pinned memory),把数据从pageable内存拷贝pinned内存上,然后GPU才能从pinned内存上读取数据,如下图(左)所示。 但是CPU将数据从pageable 内存拷贝到 临时的 pinned 内存是有时间开销的,而...
在CUDA编程中可以手动的把CPU端准备传输到GPU的那部分host内存空间指定为pinned memory,这样GPU端执行copy时就可以直接从这段host的内存中copy;但是如果没有手动指定待拷贝的host上的物理内存为pinned memory那么这段内存便是pageable memory,那么在这种情况下执行copy就需要CPU上操作向操作系统隐式的申请一段临时的pinned...
后来看了下pytorch官方的解释,其实这么理解更清楚些:设置pin_memory为True节省的是发生缺页中断的情况下从磁盘中读取相应页的开销(因为虚拟内存机制可能导致读进内存的数据所在的页被置换到磁盘中,而锁页内存中的页面不会发生被置换到磁盘中的情况)。设置pin_memory为True并不能节省锁页内存与在物理内存中的非锁页...
pin_memory的设置是几乎所有深度学习框架dataloader中的参数,而non_blocking参数主要在pytorch中有发现使用。 其实对cuda编程有些了解的人对这两个参数从字面上就可以理解个大概。 首先说下pin_memory : 相关介绍可以看:https://developer.nvidia.com/blog/how-optimize-data-transfers-cuda-cc/ ...
non_blocking时cuda()的参数,默认值为False,其作用和pin_memory一样,pin_memory是针对物理内存(内存条),而non_blocking是针对GPU上的内存(显存),表士把数据锁页在显存上,在后台进程过程中不释放。一般地,如果pin_momery为True,把non_blocking也设为True,有助于加速数据传输,加快训练过程,如: model = Model()...
AI训练集群:NVMe SSD(如Intel Optane P5800X)加速TensorFlow/PyTorch数据集加载。 分布式存储:通过NVMe-oF(如RoCEv2)实现跨服务器低延迟存储池化。 2. 消费电子与PC 游戏主机:PS5/Xbox Series X内置NVMe SSD(如WD_BLACK SN850),实现快速游戏加载。
Host(例如CPU)的数据分配默认是pageable(可分页的),但是GPU是没法直接读取pageable内存里的数据的,所以需要先创建一个临时的缓冲区(pinned memory),把数据从pageable内存拷贝pinned内存上,然后GPU才能从pinned内存上读取数据,如下图(左)所示。 但是CPU将数据从pageable 内存拷贝到 临时的 pinned 内存是有时间开...
Including non-PyTorch memory, this process has 21.28 GiB memory in use. Of the allocated memory 6.78 GiB is allocated by PyTorch, and 13.85 GiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True to ...