गाइड से जुड़ी प्रश्नोत्तरी · मध्यम स्तर
जीपीयू मेमोरी प्रबंधन और विखंडन प्रश्नोत्तरी
आवंटित जीपीयू बनाम आरक्षित मेमोरी, एलोकेटर पुन: उपयोग और विखंडन निदान का परीक्षण करें, जिसमें खाली_कैश और विस्तार योग्य खंडों की सीमाएं शामिल हैं।
प्रश्न 1 का 8
GPU मेमोरी विखंडन क्या है?
प्रत्येक प्रश्न का पूर्वावलोकन करें8 प्रश्न
जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।
- GPU मेमोरी विखंडन क्या है?
- जब GPU भौतिक रूप से टूट जाता है
- जब मॉडल में बहुत अधिक परतें हों
- जब दो जीपीयू किसी परिणाम पर असहमत हों
- जब मुक्त मेमोरी को एक बड़े सन्निहित अनुरोध को पूरा करने के लिए बहुत छोटे बिखरे हुए हिस्सों में विभाजित किया जाता है
- PyTorch जैसे फ्रेमवर्क कैशिंग मेमोरी एलोकेटर का उपयोग क्यों करते हैं?
- मॉडल को अधिक सटीक बनाने के लिए
- पूल किए गए मेमोरी ब्लॉकों का पुन: उपयोग करके धीमे प्रत्यक्ष ड्राइवर आवंटन/निःशुल्क कॉल से बचने के लिए
- वज़न को एन्क्रिप्ट करने के लिए
- आवश्यक GPU की संख्या को घटाकर एक करने के लिए
- A CUDA allocation fails despite apparently unused reserved memory. What should a developer investigate?
- Whether fragmentation is proven by the error alone
- Whether all live tensors have already been freed
- Whether inactive split blocks or other allocations explain the failure
- Whether changing the learning rate releases GPU memory
- Which PyTorch allocator option can be tested for changing-size workloads that leave unused memory slivers?
- Expandable segments in the allocator configuration
- Increasing every tensor dimension
- Disabling the GPU cooling system
- Increasing the optimizer learning rate
- वीएलएलएम का पेजेडअटेंशन अनुमान के दौरान मेमोरी बर्बादी को कम करने का क्या प्रबंधन करता है?
- मॉडल का प्रशिक्षण डेटा
- निश्चित आकार के पृष्ठों का उपयोग करते हुए ध्यान कुंजी-मूल्य (केवी) कैश
- GPU की घड़ी की गति
- लॉग का फ़ॉन्ट आकार
- आउट-ऑफ़-मेमोरी त्रुटियों से बचने में मदद के लिए कौन सी तकनीक सक्रियण मेमोरी को कम करती है?
- अधिक परतें जोड़ना
- लंबी सीखने की दर वाले वार्मअप का उपयोग करना
- ग्रेडिएंट चेकपॉइंटिंग (पुनर्गणना)
- अधिक चौकियों को डिस्क पर सहेजा जा रहा है
- A live CUDA tensor still has Python references. Will empty_cache release that tensor’s allocation?
- No; it releases unused cached memory rather than live tensor storage
- Yes; it deletes every referenced tensor
- Yes; it moves the tensor automatically to NVMe
- Only if the tensor contains zero values
- PyTorch reports reserved memory greater than allocated memory. What distinction explains the gap?
- Reserved memory measures only CPU RAM
- Allocated memory includes every process on the GPU
- The difference directly proves a model accuracy error
- The allocator can retain cached blocks beyond memory currently used by tensors