Ko aizmirst darīt ar datiem uz CUDA, kas var novest pie atmiņas pārsprieguma apmācības laikā?

Strādājot ar CUDA, bieži aizmirst atbrīvot GPU piešķirto atmiņu pēc datu izmantošanas. Ja netiek izsauktas atbilstošas atmiņas atbrīvošanas funkcijas (piemēram, C++ cudaFree vai PyTorch GPU tensoru dzēšana), grafikas kartei pakāpeniski aizpildoties ar atmiņu, tas noved pie pārsprāgšanas un kļūdām modeļu apmācības laikā.

Turklāt, ielādējot datus GPU, dažreiz aizmirst tos atgriezt atpakaļ uz CPU vai notīrīt starpposma buferus, kas arī palielina atmiņas patēriņu.

PyTorch piemērs:

import torch

tensor = torch.randn(1000, 1000).cuda()  # piešķirt atmiņu GPU
# ... izmantot tensor

del tensor  # dzēst atsauci
torch.cuda.empty_cache()  # notīrīt CUDA kešatmiņu

Ir svarīgi kontrolēt atmiņas piešķiršanu un atbrīvošanu, īpaši cikliskās apmācības laikā, lai novērstu atmiņas noplūdes un pārsprāgšanu.