O que esquecem de fazer com os dados na CUDA, o que pode levar a um estouro de memória durante o treino?

Ao trabalhar com CUDA, muitas vezes esquecem-se de libertar a memória alocada na GPU após usar os dados. Se não chamarem as funções apropriadas para libertar a memória (por exemplo, cudaFree em C++ ou eliminar tensores na GPU no PyTorch), a memória na placa gráfica enche-se gradualmente, levando a estouros e erros durante o treino de modelos.

Além disso, ao carregar dados na GPU, por vezes esquecem-se de transferi-los de volta para a CPU ou de limpar os buffers intermédios, o que também aumenta o consumo de memória.

Exemplo em PyTorch:

import torch

tensor = torch.randn(1000, 1000).cuda()  # aloca memória na GPU
# ... usa o tensor

del tensor  # elimina a referência
torch.cuda.empty_cache()  # limpa o cache de memória CUDA

É importante controlar a alocação e libertação de memória, especialmente em treinos cíclicos, para evitar fugas e estouros.