Reduza o Uso de Memória da GPU
Use pontos de verificação e manipule tensores de forma mais inteligente
Reduza o Uso de Memória da GPU é uma aula grátis de Deep Learning Academy no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Deep Learning Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Deep Learning Academy inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
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 checkpointApply 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. 🧹
Perguntas Frequentes
A aula “Reduza o Uso de Memória da GPU” é grátis?
Sim — o texto completo de “Reduza o Uso de Memória da GPU” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Deep Learning Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Deep Learning Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Reduza o Uso de Memória da GPU”?
Use pontos de verificação e manipule tensores de forma mais inteligente Você pratica Deep Learning Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Deep Learning Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Deep Learning Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Reduza o Uso de Memória da GPU”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Deep Learning Academy?
Sim. Cada aula de Deep Learning Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Precisão Mista com autocast e GradScaler
- Acumulação de Gradientes para Lotes Grandes
- Analise o Gargalo
- Reduza o Uso de Memória da GPU