0Pricing
Deep Learning Academy · Урок

Сократите использование памяти GPU

Используйте контрольные точки и более эффективно обрабатывайте тензоры

«Сократите использование памяти GPU» — бесплатный урок Deep Learning Academy на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Deep Learning Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

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. 🧹

Часто задаваемые вопросы

Урок «Сократите использование памяти GPU» бесплатный?

Да — полный текст урока «Сократите использование памяти GPU» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Deep Learning Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Сократите использование памяти GPU»?

Используйте контрольные точки и более эффективно обрабатывайте тензоры Ты практикуешь Deep Learning Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Deep Learning Academy?

Предыдущий опыт не требуется. Deep Learning Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.

Сколько времени занимает урок «Сократите использование памяти GPU»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Deep Learning Academy?

Да. Каждый урок Deep Learning Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Смешанная точность с autocast и GradScaler
  2. Накопление градиентов для больших пакетов
  3. Профилируйте узкое место
  4. Сократите использование памяти GPU
← Назад к Deep Learning Academy