Что забывают сделать с данными на CUDA, что может привести к переполнению памяти при обучении?

При работе с CUDA часто забывают освобождать память, выделенную на GPU, после использования данных. Если не вызвать соответствующие функции освобождения памяти (например, cudaFree в C++ или не удалить тензоры на GPU в PyTorch), то память на видеокарте постепенно заполняется, что приводит к переполнению и ошибкам во время обучения моделей.

Кроме того, при загрузке данных на GPU иногда забывают переносить их обратно на CPU или очищать промежуточные буферы, что тоже увеличивает потребление памяти.

Пример на PyTorch:

import torch

tensor = torch.randn(1000, 1000).cuda()  # выделяем память на GPU
# ... используем tensor

del tensor  # удаляем ссылку
torch.cuda.empty_cache()  # очищаем кэш памяти CUDA

Важно контролировать выделение и освобождение памяти, особенно при циклическом обучении, чтобы избежать утечек и переполнения.