CUDA-da verilərlə nə unudurlar ki, bu, təlim zamanı yaddaşın daşmasına səbəb ola bilər?

CUDA ilə işləyərkən, tez-tez GPU-də ayrılmış yaddaşı istifadə etdikdən sonra azad etməyi unuturlar. Əgər müvafiq yaddaş azad etmə funksiyaları çağırılmazsa (məsələn, C++-də cudaFree və ya PyTorch-da GPU-də tensorları silmək), qrafik kartındakı yaddaş tədricən dolur və bu, modellərin təlimi zamanı daşma və səhvlərə səbəb olur.

Bundan əlavə, GPU-ya məlumat yükləyərkən, bəzən onları yenidən CPU-ya köçürməyi və ya müvəqqəti tamponları təmizləməyi unuturlar ki, bu da yaddaş istifadəsini artırır.

PyTorch nümunəsi:

import torch

tensor = torch.randn(1000, 1000).cuda()  # GPU-də yaddaş ayır
# ... tensoru istifadə et

del tensor  # istinadı sil
torch.cuda.empty_cache()  # CUDA yaddaş keşi təmizlə

Yaddaşın ayırılması və azad edilməsi üzərində nəzarət etmək vacibdir, xüsusən dövrü təlimdə, yaddaş sızıntılarını və daşmaları qarşısını almaq üçün.