CUDA'dagi ma'lumotlar bilan nima qilishni unutadilar, bu o'qitish paytida xotira to'lib ketishiga olib kelishi mumkin?

CUDA bilan ishlashda, ma'lumotlarni ishlatgandan so'ng GPU'da ajratilgan xotirani bo'shatishni ko'pincha unutishadi. Agar mos keladigan xotira bo'shatish funksiyalarini chaqirmasalar (masalan, C++ da cudaFree yoki PyTorch da GPU'dagi tensorlarni o'chirish), grafik karta xotirasi asta-sekin to'lib boradi, bu esa modellarni o'qitish davomida to'ldirish va xatoliklarni keltirib chiqaradi.

Shuningdek, GPU ga ma'lumotlarni yuklashda, ularni CPU ga qaytarib o'tkazishni yoki oraliq buferlarni tozalashni unutishadi, bu esa xotira iste'molini ham oshiradi.

PyTorch misoli:

import torch

tensor = torch.randn(1000, 1000).cuda()  # GPU'da xotira ajratish
# ... tensorni ishlatish

del tensor  # havolani o'chirish
torch.cuda.empty_cache()  # CUDA xotira cache'ini tozalash

Xotira ajratish va bo'shatishni nazorat qilish muhim, ayniqsa siklik o'qitishda, xotira oqib ketishlari va to'ldirishlarni oldini olish uchun.