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). mljourney.com Некоторые причины появления ошибки:

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

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. saturncloud.io iifx.dev