Ի՞նչ են մոռանում անել CUDA-ի տվյալների հետ, ինչը կարող է հանգեցնել հիշողության լցվածության ժամանակ ուսուցման։

Երբ աշխատում եք CUDA-ով, հաճախ մոռանում եք ազատել GPU- ում տրամադրված հիշողությունը տվյալների օգտագործումից հետո: Եթե չեք կանչում համապատասխան հիշողության ազատման ֆունկցիաները (օրինակ, C++-ում cudaFree կամ PyTorch-ում GPU- ում տենսորները ջնջել), ապա վիդեոկարտի հիշողությունը աստիճանաբար լցվում է, ինչը հանգեցնում է գերբեռնման և սխալների մոդելների ուսուցման ժամանակ:

Բացի այդ, տվյալները GPU- ի վրա բեռնելիս, երբեմն մոռանում են դրանք վերադարձնել CPU կամ մաքրել միջանկյալ բաֆերները, ինչը նույնպես ավելացնում է հիշողության սպառումը:

PyTorch-ի օրինակ՝

import torch

tensor = torch.randn(1000, 1000).cuda()  # հատկացնել հիշողություն GPU- ում
# ... օգտագործել tensor-ը

del tensor  # հեռացնել հղումը
torch.cuda.empty_cache()  # մաքրել CUDA հիշողության կեշը

Կարևոր է վերահսկել հիշողության հատկացման և ազատման գործընթացը, հատկապես ցիկլային ուսուցման ժամանակ, որպեսզի կանխել հոսքերը և գերբեռնումները: