importos# 设置环境变量os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"]="max_split_size_mb:256"print("Set PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF to 256MB.") 1. 2. 3. 4. 5. 步骤5:查看效果 最终,可以通过观察内存的使用情况来评估配置的效果。运行以下代码片段,监控 GPU 内存: # 观察 GPU 内存情况defprint_gpu_memory...
如果上面的alloc_block失败了,就会尝试先调用这一函数,找到比 size 小的 Block 中最大的,由大至小依次释放 Block,直到释放的 Block 大小总和 >= size(需要注意,这一步骤只会释放那些大小大于阈值max_split_size_mb的 Block,可以理解为先释放一些比较大的); 释放block 的函数见release_block(L1241),主要就是 ...
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 在训练脚本开始之前,你需要设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量。这可以通过在命令行中运行...
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF是一个用于配置PyTorch中CUDA分配器的环境变量,而max_split_size_mb是这个配置中的一个参数,用于控制CUDA分配器在分配内存时的最大分割大小。 2. 实现步骤 接下来,我将为你展示实现“PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF max_split_size_mb”的步骤,并给出每一步应该采取的措施和相应代码。 步骤1:...
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。 setPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:3950importosos.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"]="max_split_size_mb:3950"...
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)。 这里的这个阈值 ...
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...
Thebitsandbyteslibrary is a lightweight Python wrapper around CUDA custom functions, in particular 8-bit optimizers, matrix multiplication (LLM.int8()), and 8 & 4-bit quantization functions. The library includes quantization primitives for 8-bit & 4-bit operations, throughbitsandbytes.nn.Linear...
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.39 GiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 4.04 GiB already allocated; 478.00 MiB free; 4.15 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation...
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