Почему возникает ошибка CUDA out of memory при работе с PyTorch?

Ошибка CUDA out of memory при работе с PyTorch возникает, когда модель, данные или промежуточные операции превышают лимиты памяти графического процессора (GPU). 2 Некоторые причины появления ошибки:

• Большой размер пакета. 12 При увеличении размера пакета GPU должен обрабатывать больше данных одновременно, для чего требуется больше памяти. 1 Если памяти GPU недостаточно для хранения всей партии данных, возникает ошибка. 1
• Большая архитектура модели. 12 Для хранения параметров и обработки данных крупным моделям требуется больше памяти. 1
• Неосвобождение памяти. 1 Если не освобождать память после каждой итерации модели, может быстро закончиться память. 1
• Накопление промежуточных градиентов. 1 По умолчанию PyTorch ведёт учёт всех переменных, требующих градиентов. 1 Это ведение журнала может быстро исчерпать всю доступную память GPU, особенно при обучении большой модели с большим размером пакета. 1
• Утечка памяти GPU. 1 В некоторых случаях программы PyTorch могут утекать память GPU: программа выделяет память GPU, но не освобождает её, когда она больше не нужна. 1

Для решения проблемы можно попробовать уменьшить размер пакета, оптимизировать архитектуру модели, использовать смешанную точность обучения, распределить процесс обучения на несколько GPU или перейти на облачные платформы. 13