深入解析PyTorch中的CUDA内存管理与优化策略

最新推荐文章于 2024-12-26 22:18:43 发布
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分类专栏： AI大模型企业级应用开发实战 深度学习实战 LLM大模型落地实战指南 文章标签： pytorch 人工智能 python
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本文深入解析PyTorch中的CUDA内存管理，探讨内存分配、释放和碎片化问题，提供优化策略，包括梯度累积、混合精度训练和模型剪枝，并通过代码实例展示实践操作，适用于大规模图像分类和自然语言处理任务。

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深入解析PyTorch中的CUDA内存管理与优化策略

文章目录

1.背景介绍

在深度学习训练和推理过程中，GPU的内存管理是一个至关重要的环节。尤其在使用PyTorch框架时，合理管理和优化CUDA内存可以显著提升模型的性能和稳定性。然而，CUDA内存不足（Out of Memory, OOM）错误是开发者经常遇到的问题。本文将详细解析CUDA内存管理的核心概念、算法原理、数学模型，并提供实际的代码实例、应用场景、工具和资源推荐，帮助开发者更好地理解和解决CUDA内存不足的问题。

2.核心概念与联系

CUDA内存管理

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者利用GPU进行通用计算。CUDA内存管理包括显存的分配、释放和内存碎片的处理。

PyTorch内存管理

PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了灵活且高效的内存管理机制。PyTorch通过CUDA API管理GPU内存，并提供了多种配置选项和工具来优化内存使用。

内存碎片化

内存碎片化是指内存中存在大量的小块未使用空间&#x

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cuda内存分配函数
qq_47557331的博客
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cuda内存分配函数 提示：以下是本篇文章正文内容，下面内容可供参考 一、cuda函数列表 1. cudaMalloc int main(){ int a = 0, *a_d; cudaMalloc((void**) &a_d, sizeof(int)); cudaMemcpy(a_d, &a, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); kernel<<<1, 1>>>(a_d); cudaM
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CUDA下在Host端分配的几种内存模式
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平时我们使用的内存都是Pageable(交换页)的，而另一个模式就是Pinned(Page-locked)，实质是强制让系统在物理内存中完成内存申请和释放的工作，不参与页交换，从而提高系统效率，需要使用cudaHostAlloc和cudaFreeHost来分配和释放。 　　优点 　　1、带宽更高 　　2、内核处理和内存拷贝可同时进行 　　3、可以内存映射(mapped)
cuda driver-内存分配
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统一内存统一内存是CUDA中的一种内存管理模型，它将主机（CPU）和设备（GPU）的内存合并为一个统一的内存地址空间。通过使用统一内存，应用程序可以透明地访问主机和设备上的内存，无需手动进行数据迁移。CUDA运行时系统会自动管理数据的迁移和同步，以实现高效的数据访问。线性内存分配线性内存分配是指将连续的内存地址用于存储数据的方式。在CUDA中，线性内存分配通常用于在设备上分配连续的内存空间，以便进行高效的数据访问。
CUDA中的流序内存分配
专注于人工智能领域的小何尚
06-08 1460
使用 和 管理内存分配会导致 GPU 在所有正在执行的 CUDA 流之间进行同步。 Stream Order Memory Allocator 使应用程序能够通过启动到 CUDA 流中的其他工作（例如内核启动和异步拷贝）来对内存分配和释放进行排序。这通过利用流排序语义来重用内存分配来改进应用程序内存使用。分配器还允许应用程序控制分配器的内存缓存行为。当设置了适当的释放阈值时，缓存行为允许分配器在应用程序表明它愿意接受更大的内存占用时避免对操作系统进行昂贵的调用。分配器还支持在进程之间轻松安全地共享分配。
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【CUDA】二、内存分配函数
12-12 4730
除了前面提到的内存分配函数cudaMalloc之外，这里再简单的介绍几个常用的内存分配函数：cudaMallocPitch、cudaMalloc3D等。 1、cudaMallocPitch cudaError_t cudaMallocPitch(void **devPtr, size_t *pitch, size_t width, size_t height);        该函数用来分配
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05-09
端到端目标导向对话框 此存储库包含端到端内存网络的PyTorch实现，如论文“ 还有一个用于复制T1-T5 bAbI任务结果的代码和一个jupyter笔记本文件，用于可视化学习模型的内存注意。 要求 - python 3.6 - pytorch 0.3.0 跑步 首先，您需要下载。 要运行培训，请使用以下模式： python train.py /path/to/dataset/train_set_file.txt /path/to/dataset/dev_set_file.txt /path/to/dataset/candidates_file.txt 有不同的命令行参数可用于调整模型和训练参数。 有关完整列表，请运行 python train.py -h 为了进行评估，请使用： python eval.py /path/to/saved/model/dir /path/to/dat
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pytorch_tutorials elman_rnn Elman递归神经网络的实现 policy_gradient多武装匪徒 LSTM和GRU时间序列预测 Vanilla RNN使用RNN学习sin函数 工作正在进行中 ！
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如果使用统一地址空间，通过cudaHostAlloc()分配的页锁定主机内存会默认cudaHostAllocPortable，此时指针可以直接在内核函数使用，而无需像页锁定内存那样先通过cudaHostGetDevicePointer()函数获取设备指针。通过CUDA接口分配的主机内存或者任何使用统一地址空间的设备分配的设备内存都可以使用cudaPointerGetAttributes()的指针来确定地址。此时通过CUDA API分配的所有主机内存和所有受支持设备上开辟的设备内存都在此虚拟地址范围内。
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作者|不理不理 编辑| 极市平台原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/699254132点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我-> 领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『PyTorch』技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文近期在研究大模型推理加速框架 VLLM 源码的过程中，对 Pytorch 的显存占用...
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例如：blockSize = 128，一个SM有2048个线程，那么一个SM能同时处理16个block。如果SM有96K的共享内存，每个block则分配96 / 16 = 6K，太大其他block无法获得使用。每个SM的共享内存数量是一定的，也就是说，如果在单个线程块中分配过度的共享内存，将会限制活跃线程束的数量；合适分配单个线程块的共享内存，使得SM的使用率最大化，起到加速的作用。特点：存储只读数据，访问速度快，广播式访问。使用：存储线程块中的共享数据，加速线程间的数据处理。使用：频繁访问的常量数据，
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04-08 4298
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨米阿罗@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/486360176编辑丨极市平台首发于踢翻炼丹炉：https://www.zhihu.com/column/c_1320691511223136256二次转载须经作者授权导读本文细致的对PyTorch 显存管理机...
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