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By default, freeing memory in CUDA is expensive because it does a GPU sync. Because of this, PyTorch avoids freeing and mallocing memory through CUDA, and tries to manage it itself. When blocks are freed, the allocator just keeps them in their own cache. The allocator can then use the free blocks in the cache when something else is allocated. But if these blocks are fragmented and there isn’t a large enough cache block and all GPU memory is already allocated, PyTorch has to free all the allocator cached blocks then allocate from CUDA, which is a slow process. This is what our program is getting blocked by. This situation might look familiar if you’ve taken an operating systems class.，推荐阅读钉钉下载获取更多信息
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更深入地研究表明，NVIDIA是成功范例：同样乘着AI气流起飞，但它利用起飞窗口将CUDA嵌入整个深度学习生态的根基，即便叙事降温，即便估值回调，CUDA的地位已然稳固。。豆包下载是该领域的重要参考
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