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:...
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max_split_size_mb:限制每次分配块的最大大小(以MB为单位),有助于减少内存碎片。 garbage_collection_threshold:控制分配的内存中保留的最小空闲空间的比例,有助于更高效地管理内存。 expandable_segments:启用可扩展的内存段分配机制,进一步减少内存碎片。 3. 给出如何设置pytorch_cuda_alloc_conf的示例代码 可以通过...
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"...
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). ...
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. See documentation for Memory Management and PYTORCH...
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.50 GiB (GPU 0; 10.92 GiB total capacity; 8.62 GiB already allocated; 1.39 GiB free; 8.81 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentatio...
根据网上设置过PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF max_split_size_mb参数没效果,0 bytes free依旧报剩余0内存 后来降低pytorch版本为Torch 1.13.1(CUDA11.7)+xFormers0.016就行了,可以在A启动器.exe的管理高级选项-》环境维护安装 大概原因就是pytorch版本高占用内存大,要6g起步,我的显卡是4G的所以只能用低版本的。
max_split_size_mb: 这个值决定了 PyTorch 在分配显存时,最大的可拆分块的大小(以 MB 为单位)。通过调整这个参数,可以减少内存的碎片化。 garbage_collection_threshold: 该参数用于设置 PyTorch 内存的垃圾回收阈值,单位为 MB。这个值越小,垃圾回收的频率越高,但可能会影响性能。