pytorch_cuda_alloc_conf设置 1. 解释pytorch_cuda_alloc_conf是什么及其作用 pytorch_cuda_alloc_conf是一个环境变量,用于配置PyTorch在使用CUDA进行GPU内存分配时的行为。通过合理设置该环境变量,开发者可以优化CUDA内存的使用,减少内存碎片,提高GPU内存的利用率,从而避免“out of memory”错误,提升模型训练的效率。
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...
51CTO博客已为您找到关于PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 参数的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 参数问答内容。更多PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 参数相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
参数调优 优化PyTorch和CUDA的内存分配能够极大地提升性能。以下是一些优化参数的代码示例: importtorch# 设置CUDA内存预分配torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5)# 释放未使用的内存torch.cuda.empty_cache()# 自定义CUDA分配器importctypes ctypes.CDLL('libcudart.so').cudaMalloc(1000*1000*1000) 1....
空闲内存最大策略:通过设置pytorch_cuda_alloc_conf=max_idle,PyTorch将优先使用最大的空闲内存块进行分配。这有助于减少内存碎片化,但可能牺牲了一些分配效率。 固定大小分配策略:通过设置pytorch_cuda_alloc_conf=fixed,PyTorch将尝试为所有张量分配固定大小的内存块。这有助于减少内存碎片化,但可能不适用于所有工作负...
This PR adds a pytorch_cuda_alloc_conf config flag to control the torch memory allocator behavior. 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-...
刚开始遇到这个问题,去百度搜了下,很多都是设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:32,但是这个方案对于我的问题没有用,后又去了sam的官方github项目的issue板块,发现在设置推理参数时,将 points_per_batch设置为2即可,即SamAutomaticMaskGenerator(sam, points_per_batch=2). ...
memory in use. Of the allocated memory 19.40 GiB is allocated by PyTorch, and 140.82 MiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF...
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"...
多模型并行训练: 如果在同一张 GPU 中运行多个模型的训练,合理设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF可以帮助提高 GPU 的显存利用率,避免 OOM(out of memory)错误。 动态计算图的调整: 在使用动态图的训练中,可能会动态创建和销毁大量的张量,通过合理设定环境变量能够减少不必要的内存碎片,提高训练效率。