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深入解析CUDA内存溢出: OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 3.21 GiB (GPU 0; 8.00 GiB tota

在深度学习项目中,CUDA内存溢出(OutOfMemoryError)是一个常见的难题,尤其在使用PyTorch框架进行大规模数据处理时。本文详细讨论了CUDA内存溢出的原因、解决方案,并提供了实用的代码示例。我们将围绕OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误进行深入分析,探讨内存管理、优化技巧,以及如何有效利用PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量来避免内存碎片化。本文内容丰富,结构清晰,旨在帮助广大AI开发者,无论是深度学习的初学者还是资深研究者,有效解决CUDA内存溢出问题。关键词包括CUDA内存溢出、PyTorch、内存管理、内存碎片化、深度学习优化等,确保容易被搜索引擎检索到。

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    ArrayList扩容机制。

    1)直接new 一个ArrayList对象时(未指定初始容量大小)是一个空的数组,容量大小为零。 public ArrayList() { // DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA 变量为一个空的数组 private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {}; this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA; } 2)、当第一次调用ArrayList对象的add方法时,分配容量大小 public boolean add(E e) { // size 为ArrayList的实际数量大小而非容量大小,如果未指定容量构建的ArrayList对象此时size对象应该为0 ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!! elementData[size++] = e; return true; } private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) { // 如果为空数组,最小需要容量为默认最小容量DEFAULT_CAPACITY 也就是10 private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10; if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) { minCapacity = Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity); } // 调用扩容方法 ensureExplicitCapacity(minCapacity); } private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) { modCount++; // 如果最小的需要容量大于此时的容量,调用真正的扩容方法 // overflow-conscious code if (minCapacity – elementData.length > 0) grow(minCapacity); } private void grow(int minCapacity) { // overflow-conscious code int oldCapacity = elementData.length; // 第一次扩容1.5倍 int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); // 还是比需要的容量小就把需要的容量作为新的容量值 if (newCapacity – minCapacity < 0) newCapacity = minCapacity; // 如果此时的新的容量比最大容量还大则比较需求容量和数组最大容量的大小, 如果比最大容量大就赋值为整数最大值,反之赋值为最大容量。 这里主要防止1.5倍扩容导致新容量值超过数组最大容量 if (newCapacity – MAX_ARRAY_SIZE > 0) newCapacity = hugeCapacity(minCapacity); // minCapacity is usually close to size, so this is a win: // 进行一个复制操作 elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity); } private static int hugeCapacity(int minCapacity) { if (minCapacity < 0) // overflow throw new OutOfMem

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    初识C语言——初识指针(什么是内存,什么是指针,指针变量怎么用,指针的大小)

    内存是电脑上特别重要的存储器,计算机中程序的运行都是在内存中进行的 。 所以为了有效的使用内存,就把内存划分成一个个小的内存单元,每个内存单元的大小是1个字节。 为了能够有效的访问到内存的每个单元,就给内存单元进行了编号,这些编号被称为该内存单元的地址。 那这些编号是怎么产生的呢? 在32/64 位平台上,就有32/64根地址线,这些地址线是物理线,在通电之后,产生电信号(正电为1,负电为0),然后电信号再转化为数字信息,即32/或64位由0,1组成的二进制序列,每一个内存单元对应的二进制序列就是它的编号。

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    牛客网刷题记 | 零散知识点汇总——Java(ing)

    A.vector是线程安全的ArrayList,在内存中占用连续的空间。 初始时有一个初始大小, 当数据条数大于这个初始大小后会重写分配一个更大的连续空间。 如果Vector定义为保存Object则可以存放任意类型, 无需事先知道!!! B.选项说的情况就是我们自定义异常的情况, 我们可以用违例(Exception)来抛出一些并非错误的消息, 可以,并非错误的消息。 比如我自定义一个异常,若一个变量大于10就抛出一个异常, 这样就对应了B选项说的情况, 我用抛出异常说明这个变量大于10, 而不是用一个函数体(函数体内判断是否大于10,然后返回true或false)判断, 因为函数调用是入栈出栈, 栈是在寄存器之下的速度最快,且占的空间少, 而自定义异常是存在堆中,肯定异常的内存开销大! C选项是错误的,因为接口中不能声明变量,只有常量! 接口中只有常量定义,没有变量声明。 接口中方法默认是abstract public, 所以在接口只写函数声明是符合语法规则。 但是变量默认是用public final static 修饰的, 意思它是静态常量,不是变量! 另外, 常量不管在接口中还是类中必须在声明时初始化。 D.子类可以访问父类受保护的成员 访问修饰符 访问范围 继承性 private 本类内部 不可继承 私有的 (default) 本类+同包 同包子类可以继承 默认的 protected 本类+同包+子类 可以继承 受保护的 public 公开 可以继承 公开的

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    每日论文速递 | DMC: 动态内存压缩-在推理时压缩KV Cache

    摘要:Transformers已成为大型语言模型(LLM)的支柱。然而,由于需要在内存中存储过去标记的键值表示缓存,其大小与输入序列长度和批量大小成线性比例,因此生成效率仍然很低。作为解决方案,我们提出了动态内存压缩(DMC),这是一种在推理时在线压缩键值缓存的方法。最重要的是,该模型可以学习在不同的头和层中应用不同的压缩率。我们将预训练的 LLM(如 Llama 2(7B、13B 和 70B))改装成 DMC Transformers,在英伟达 H100 GPU 上实现了高达 ~3.7 倍的自动回归推理吞吐量提升。DMC 通过持续预训练应用于可忽略不计的原始数据百分比,而不添加任何额外参数。我们发现,DMC 保持了原有的下游性能,缓存压缩率高达 4 倍,优于向上训练的分组查询注意(GQA)。GQA 和 DMC 甚至可以结合使用,以获得复合增益。因此,在任何给定的内存预算内,DMC 都能适应更长的上下文和更大的批次。

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    【c语言】详解结构体

    在学习每个类型之前我们需要了解其存在的意义,即什么是结构体?为什么要引入结构体这个类型呢? 我们可以想象现实中我们是如何处理一个人信息的?假设现在要汇总每个同学的个人信息,这时我们会对每个人的姓名,年龄等信息单独建表吗?显然不会,通常会给每个人发一张信息采集表,在表上可以填写每个人的姓名,年龄,体重等信息。 在c语言中像这种信息采集表形式的数据结构是通过结构体来实现的。其中姓名,年龄等信息就是结构体的成员变量,显然这些结构体的成员变量可以是不同的数据类型。 在引入结构体这个类型后,我们想表示类似学生信息这样的工作时,就会大大减少变量的创建,也减少了我们的工作量,提高了代码的可读性。

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