Как можно предотвратить ошибки 'out of memory' при использовании CUDA?

Несколько способов предотвратить ошибки «out of memory» при использовании CUDA:

• Проверить использование памяти графического процессора. sadtalkerai.com Для этого можно использовать инструменты, например nvidia-smi. sadtalkerai.com Нужно посмотреть, сколько памяти используют процессы, и завершить ненужные, чтобы освободить место. sadtalkerai.com
• Уменьшить размер пакета. www.geeksforgeeks.org Размер пакета — это количество выборок, обработанных до того, как модель обновит свои веса. www.geeksforgeeks.org Больший размер пакета потребляет больше памяти, и его уменьшение часто может освободить значительную часть памяти. www.geeksforgeeks.org
• Снизить разрешение изображений. sadtalkerai.com Изображения высокого разрешения потребляют больше памяти. sadtalkerai.com Можно использовать библиотеки, такие как OpenCV или PIL в Python, чтобы изменить размер изображений. sadtalkerai.com
• Очистить неиспользуемые переменные. sadtalkerai.com Нужно убедиться, что не держатся ненужные переменные, которые потребляют память графического процессора. sadtalkerai.com Для этого можно использовать функцию torch.cuda.empty_cache() в PyTorch. sadtalkerai.com www.geeksforgeeks.org
• Использовать градиентное накопление. www.geeksforgeeks.org Эта техника позволяет сократить объём памяти, необходимый для работы модели. saturncloud.io Во время прямого прохода сохраняется только часть промежуточных активаций, а остальные вычисляются во время обратного прохода. saturncloud.io
• Оптимизировать архитектуру модели. sadtalkerai.com По возможности стоит использовать более эффективную в плане использования памяти архитектуру модели. sadtalkerai.com Иногда использование облегчённой версии модели может значительно сократить использование памяти. sadtalkerai.com
• Обновить графический процессор или использовать облачные сервисы. sadtalkerai.com Если проблемы с памятью возникают постоянно и ни одно из перечисленных решений не работает, возможно, стоит перейти на графический процессор с большим объёмом памяти. sadtalkerai.com

Важно сбалансировать использование памяти со сложностью модели и вычислительными потребностями. www.geeksforgeeks.org