"1"表示PyTorch启用缓存机制,即每个操作在开始时会分配内存,但在结束时不会释放,以便下次使用时直接复用。 设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 下面是设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的步骤和代码示例: 打开终端或命令提示符。 输入以下命令来设置环境变量: exportPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=1 1. 这将把PYTORCH_...
exportPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="max_split_size_mb:128" 1. 这里的max_split_size_mb是一个参数,它设置了在每次分配内存时的最大切分大小为 128MB。 步骤3:编写并运行测试代码 现在,编写一个简单的 PyTorch 程序,以确认环境变量是否设置成功。以下是一个例子: importtorch# 检查是否有可用的 GPUiftorch.cuda...
其中,PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF是一个重要的环境变量,它允许用户设置内存分配器的配置。 max_split_size_mb是PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF中的一个重要参数,它定义了当分配一块内存时,CUDA内存分配器可以将其拆分的最大大小(以MB为单位)。通过适当设置这个参数,可以减少显存碎片化的程度。 如何设置max_split_size_mb 在...
在PyTorch中,设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF为expandable_segments:true可以帮助避免内存碎片化问题,提升内存使用效率。以下是如何在代码中设置此环境变量,并验证其效果的步骤: 1. 在代码中设置环境变量 在Python脚本中,可以使用os模块来设置环境变量。对于PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF,你可以这样做: python import os...
最优设置策略:将max_split_size_mb设置为小于OOM发生时的显存请求大小最小值的最大整数值,就可以在保证跑大图的可行性的同时最大限度照顾性能。这里请求是3.95GB所以可以设置为3950MB。 所以对于显存碎片化引起的CUDA OOM,解决方法是将PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的max_split_size_mb设为较小值。
官方原文:CUDA semantics - PyTorch 1.12 documentation torch.cuda可以用来设置和运行CUDA操作。它可以保持选择GPU的效果,然后你分配张量的内容都会默认的使用这个设备进行创建。可以使用torch.cuda.device环境管理器改变这个设备选择。 然而,一旦张量分配完成,你只能在你选择的设备上进行操作,而且这个操作结构也会保存在这个...
第一件值得尝试的事情是设置PyTorch相对较新的分配器模式:PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="expandable_segments:True"这告诉PyTorch分配器分配可以在将来扩展的块。但是,如果大小变化太大,它仍然可能无法解决问题。所以我们智能手动来进行优化,那就是是使数...
环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF中指定了一个阈值max_split_size_mb,有两种情况不会在此步骤分配: 需要的 size 小于阈值但查找到的 Block 的比阈值大(避免浪费block); 两方都大于阈值但 block size 比需要的 size 大得超过了 buffer(此处是 20MB,这样最大的碎片不超过 buffer 大小)。
MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 142.76 MiB already allocated; 6.32 GiB free; 158.00 MiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF ...