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
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:...
原文链接:通过设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF中的max_split_size_mb解决Pytorch的显存碎片化导致的CUDA:Out Of Memory问题 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...
defaults to hidden_size / num_attention_heads if None. self_attn_mask_type ({‘causal’, ‘padding’}, default = causal)– type of attention mask passed into softmax operation. zero_centered_gamma (bool, default = 'False')– if set to ‘True’, gamma parameter in LayerNorm is ...
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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...
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 ma...
...export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 代码案例 以下是一个简单的PyTorch模型训练示例,展示了如何应对CUDA内存溢出问题: import...配置环境变量,减少内存碎片化 总结 本文深入探讨了PyTorch中遇到的CUDA out of memory错误,提供了一系列解决方案和优化技巧,包括调整批量大小、模型简化、梯度累积...
KV缓存的实现基于形状为(B, T, C)的零张量初始化,其中T为最大处理的token数量(即block_size): classHead(nn.Module): def__init__(self, head_size): super().__init__() self.head_size=head_size self.key=nn.Linear(embed_size, head_...
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.25 GiB already allocated; 63.28 MiB free; 2.66 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation...