Deep Learning Academy · 강의

GPU 메모리 사용량 줄이기

체크포인트와 더 효율적인 텐서 처리를 알아봅니다

GPU 메모리 사용량 줄이기은(는) CoddyKit의 무료 Deep Learning Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Deep Learning Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Deep Learning Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

The Dreaded OOM

Run out of GPU memory and training crashes with an out-of-memory error. The good news is several simple tactics free up space fast.

Where Memory Goes

Your GPU holds the model weights, the gradients, the optimizer state, and the activations saved for backward. Activations are often the biggest.

Shrink the Batch

The fastest fix is a smaller batch size. Fewer samples per step means fewer activations to store, and accumulation can recover the effective size.

No Grad for Inference

During evaluation you do not need gradients. Wrapping inference in torch.no_grad skips storing activations and saves a lot of memory.

with torch.no_grad():
    preds = model(x)

Mixed Precision Helps Here Too

Half-precision tensors are simply smaller. Turning on autocast cuts activation and weight memory roughly in half during training.

with torch.autocast(device_type='cuda'):
    out = model(x)

Gradient Checkpointing

Checkpointing trades compute for memory: it drops most activations and recomputes them during backward instead of keeping them all.

from torch.utils.checkpoint import checkpoint

Apply Checkpointing

Wrap a heavy block in checkpoint so its activations are rebuilt on the backward pass. You save memory at the cost of extra recompute.

out = checkpoint(heavy_block, x)

Detach What You Log

Keeping a loss tensor around holds its whole graph in memory. Call .item() to log just the number and let the graph be freed.

running_loss += loss.item()

Use set_to_none

Pass set_to_none to zero_grad so gradient tensors are released instead of merely filled with zeros, freeing their memory between steps.

optimizer.zero_grad(set_to_none=True)

Clear the Cache

PyTorch caches freed blocks for reuse. When you truly need space back, empty_cache returns it to the GPU, though it rarely fixes real leaks.

torch.cuda.empty_cache()

Inspect Your Usage

Check how much you hold with memory_allocated. Watching this number while you tune confirms which change actually freed space.

print(torch.cuda.memory_allocated())

Quick Check

Which technique saves memory by recomputing activations during backward?

Recap

Beat out-of-memory by shrinking batches, using no_grad for inference, autocast, gradient checkpointing, and set_to_none. Measure with memory_allocated. 🧹

자주 묻는 질문

“GPU 메모리 사용량 줄이기” 강의는 무료인가요?

네 — “GPU 메모리 사용량 줄이기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Deep Learning Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Deep Learning Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“GPU 메모리 사용량 줄이기”에서 뭘 배우나요?

체크포인트와 더 효율적인 텐서 처리를 알아봅니다 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Deep Learning Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Deep Learning Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Deep Learning Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“GPU 메모리 사용량 줄이기” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Deep Learning Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Deep Learning Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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