pytorch_cuda_alloc_conf=expandable_segments:true 的解释与设置 1. 解释含义 pytorch_cuda_alloc_conf=expandable_segments:true 是一个环境变量配置,用于调整 PyTorch 中 CUDA 内存的分配策略。当设置为 true 时,它指示 PyTorch 在分配 CUDA 内存时使用可扩展的段(expandable segments)来管理内存。这种策略旨在减少...
环境变量默认设置False,设置True开启,下文用开启前、开启后指代是否使能expandable_segments。 exportPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True 内存申请差异 开启前: 使用cudaMalloc、cudaFree接口申请释放内存,按照业务需要申请指定大小的内存块,申请到的虚拟地址已经映射好物理地址。 开启后: 使用cuda提供的虚拟内...
为了增加显存的可用空间、降低碎片率,torch在1.X->2.X版本中过程中推出了一种可扩充块(Expandable Segment)机制,之前的机制中segment是cudaMalloc创建的一个整块,Expandable版本则是使用了VMM机制(后文中展开)。通过环境变量配置可以打开Expandable功能: PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True 以一个transform...
re-enable PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF expandable_segments f95f4c4 winglian added the ready to merge label Jul 17, 2024 View details winglian merged commit 8731b95 into main Jul 17, 2024 8 checks passed winglian deleted the re-enable-cuda-alloc-conf-optim branch July 17, 2024 19:38 Si...
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,那就是是使数据形状一致。这样分配器就更容易找到合适的数据块进行重用。 比如最简单的将数据填充到相同的大小。或者可以通过运行具有最大输...
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,那就是是使数据形状一致。这样分配器就更容易找到合适的数据块进行重用。 比如最简单的将数据填充到相同的大小。或者可以通过运行具有最大输...
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,那就是是使数据形状一致。这样分配器就更容易找到合适的数据块进行重用...
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="expandable_segments:True" 1. 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,那就是是使数据形状一致。这样分配器就更容易找到合适的数据块进行重用。
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True 跟cudaMalloc直接分配Kernel可访问的内存地址不同,该机制操作的是虚拟内存空间(对应的物理内存地址不具备访问权限),可以通过驱动map更多的物理内存在已分配的block的后面,从而使得segments可向上扩展,一定程度上提高了cache match的效率,减少内存碎片。
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True 跟cudaMalloc直接分配Kernel可访问的内存地址不同,该机制操作的是虚拟内存空间(对应的物理内存地址不具备访问权限),可以通过驱动map更多的物理内存在已分配的block的后面,从而使得segments可向上扩展,一定程度上提高了cache match的效率,减少内存碎片。