importtorch# 申请分配4KiB=1*1024*4(float占4Bytes)的Tensora=torch.zeros([1,1024]).float().cuda()torch.cuda.memory_allocated()/1024# 输出 4.0 Ktorch.cuda.memory_reserved()/1024**2# 输出 2.0 M# 申请分配1M=1*1024*1024(uint8占1Byte)的Tensora=torch.zeros([1,1024,1024],dtype=torch.u...
cudaMalloc(CUDA API)是从 GPU 申请显存最常用的方式,给定指针和数据大小即可进行 API 调用,其调用有着不小的时间开销,且是 stream 内的同步操作。当深度学习框架使用的数据非常零碎且数量多时,需要反复调用 cudaMalloc,该行为会直接影响程序的整体性能,因此深度学习框架的显存管理机制在设计时要尽量降低 cudaMalloc ...
pytorch_cuda_alloc_conf defaults to None, preserving the current behavior. The configuration options are explained here: https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#optimizing-memory-usage-with-pytorch-cuda-alloc-conf. Tuning this configuration can reduce peak reserved VRAM and improve performance...
我们可以通过torch.cuda.empty_cache()清空缓存来删掉这部分保留的内存: coo_matrix = sparse_matrix.to_sparse_coo() print('memory_allocated: ', torch.cuda.memory_allocated()) print('memory_reserved: ', torch.cuda.memory_reserved()) torch.cuda.empty_cache() print('empty_cache done!') print('...
N.1. Unified Memory Introduction 统一内存是 CUDA 编程模型的一个组件,在 CUDA 6.0 中首次引入,它定义了一个托管内存空间,在该空间中所有处理器都可以看到具有公共地址空间的单个连贯内存映像。 注意:处理器是指任何具有专用 MMU 的独立执行单元。这包括任何类型和架构的 CPU 和 GPU。
) except RuntimeError as e: print("Memory allocation failed:", e) # 清理未使用的缓存 torch.cuda.empty_cache() 在这个测试脚本中,我们尝试分配一个非常大的Tensor,如果内存限制生效,应该会出现内存不足的错误。 通过上述方法,你可以在PyTorch中有效地限制GPU内存的使用,从而避免内存溢出的问题。
训练Pytorch 模型时会遇到CUDA Out of Memory的问题,大部分情况下是模型本身占用显存超过硬件极限,但是有时是Pytorch 内存分配机制导致预留显存太多,从而报出显存不足的错误,针对这种情况,本文记录 Pytorch 内存分配机制,与通过配置max_split_size_mb来解决上述问题。
对于CUDA的内存问题,那就可以使用torch.cuda.memory_stats()来看他的内存使用情况: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 coo_matrix=sparse_matrix.to_sparse_coo()print(torch.cuda.memory_stats()) 输出结果: OrderedDict([('active.all.allocated', 24), ('active.all.current', 6), ('...
基于C/C++、CUDA 和 Python 构建自己的深度学习框架,并支持 GPU 和自动区分功能。 多年来,我一直使用 PyTorch 来构建和训练深度学习模型。尽管我已经学会了它的语法和规则,但有些事情总是引起我的好奇:在这些操作过程中,内部发生了什么?这一切是如何进行的? 如果你来到这里,你可能也有同样的问题。如果我问你如何...
summary: Print a summary of memory allocation statistics. delayed_free: Delay freeing memory blocks to reduce memory fragmentation. initial_pool_size:<size>: Set the initial size of the memory pool in bytes. For example, you can set CUDA_ALLOC_CONF to enable the memory pool allocator and pri...