گائیڈ سے منسلک کوئز · درمیانہ سطح
GPU میموری مینجمنٹ اور فریگمنٹیشن کوئز
ٹیسٹ GPU بمقابلہ مخصوص میموری، مختص کرنے والا دوبارہ استعمال، اور فریگمنٹیشن تشخیص، بشمول خالی_کیچ اور قابل توسیع حصوں کی حدود۔
سوال 1 کی 8
GPU میموری فریگمنٹیشن کیا ہے؟
ہر سوال کا جائزہ لیں۔8 سوالات
جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔
- GPU میموری فریگمنٹیشن کیا ہے؟
- جب GPU جسمانی طور پر ٹوٹ جاتا ہے۔
- جب ماڈل میں بہت زیادہ پرتیں ہوں۔
- جب دو GPU کسی نتیجے پر متفق نہیں ہوتے ہیں۔
- جب مفت میموری کو بکھرے ہوئے ٹکڑوں میں تقسیم کیا جاتا ہے تو ایک بڑی متضاد درخواست کو پورا کرنے کے لئے بہت چھوٹا ہوتا ہے۔
- PyTorch جیسے فریم ورک کیشنگ میموری ایلوکیٹر کیوں استعمال کرتے ہیں؟
- ماڈل کو زیادہ درست بنانے کے لیے
- پولڈ میموری بلاکس کو دوبارہ استعمال کرکے سست ڈائریکٹ ڈرائیور ایلوکیشن/مفت کالوں سے بچنے کے لیے
- وزن کو خفیہ کرنے کے لیے
- GPUs کی تعداد کو کم کرنے کے لیے ایک کی ضرورت ہے۔
- 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
- vLLM کا PagedAttention قیاس کے دوران میموری کے ضیاع کو کم کرنے کا کیا انتظام کرتا ہے؟
- ماڈل کی تربیت کا ڈیٹا
- توجہ کی کلیدی قدر (KV) کیشے، مقررہ سائز کے صفحات کا استعمال کرتے ہوئے
- GPU کی گھڑی کی رفتار
- لاگز کا فونٹ سائز
- کونسی تکنیک میموری سے باہر ہونے والی غلطیوں سے بچنے میں مدد کے لیے ایکٹیویشن میموری کو کم کرتی ہے؟
- مزید پرتیں شامل کرنا
- طویل سیکھنے کی شرح وارم اپ کا استعمال
- تدریجی چیک پوائنٹنگ (دوبارہ گنتی)
- مزید چوکیوں کو ڈسک میں محفوظ کرنا
- 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