Mida nad nad teevad CUDA andmetega, mis võib viia mälu ülekoormuseni treeningu ajal?

Kui töötate koos CUDA-ga, ununeb sageli GPU-le eraldatud mälu vabastamine andmete kasutamise järel. Kui ei kutsuta vastavaid mälu vabastamise funktsioone (näiteks C++-s cudaFree või tensorite kustutamine GPU-l PyTorchis), täitub videokaart aeglaselt mälu, mis põhjustab ülevoolu ja vigu mudelite treeningu ajal.

Lisaks, andmete laadimisel GPU-le, unustatakse mõnikord need tagasi CPU-le viia või vahepealsed buferid puhastada, mis samuti suurendab mälu kasutust.

Näide PyTorchis:

import torch

tensor = torch.randn(1000, 1000).cuda()  # mälu eraldamine GPU-l
# ... tensor kasutamine

del tensor  # viite kustutamine
torch.cuda.empty_cache()  # CUDA mälu vahemälu tühjendamine

Oluline on kontrollida mälu eraldamist ja vabastamist, eriti tsüklilises treeningus, et vältida mälulõhkeid ja ülevoolu.