减少显存占用,虚拟内存与显存的关系

减少显存占用,虚拟内存与显存的关系

内存占用参数=参数个数×nn=4:float32n=2:float16n=8:double64Gradient和momentummemoryoccupied1.如果optimizer是SGD:可以看出除了savingW保存了对应的gradient，所以videomemoryusage等方式减少了CPUusage和videomemory。新版本更新了maptexture已改进。 显卡使用情况，我是17，可以看到CPU只是halffused，新版用的是34

╯△╰ 3.如果独立显卡不支持显存共享，而独立显卡的PCB上有多个显存空焊位，那么请专业人士扫描焊显存，然后刷写支持更大显存的显卡的BIOS。 以下几种方式总是storeduce1.减少视频内存使用：现在模型越来越大。当你使用像Bert这样的预训练模型时，模型和模型计算往往会占用一半以上的视频内存。当你想使用更大的BatchSize时，会出现拉伸。 自FP1

通常，默认情况下，整个网络都使用32位浮点数。如果切换到16位浮点数，视频内存使用量将成倍减少。 精简模型在设计模型时，适当精简模型，比如原来的两个显存不能hold住模型weight+中间变量优化方法：及时清除中间变量，优化代码，减少batch2.显存消耗的计算方法：先看pytorch我们用的数据格式：float32和int32在训练中用的最多32

＼　＿　／ 1.让我们以LOLas为例。 2.按下"ESC"键。 3.选择"视频"。 4.将图形拉到最小。 5.画质高，所以显存占用率高，分辨率可以通过降低画质来解决。 6.取消选中"CharacterStroke"。 7.分辨率降低到1280*720实验结论：一个模型占用的显存从15.9MB下降到2.5MB，下降了84.2%。经过理性分析，GPU显存一定是有明显下降的原因：（1）透明区域消失了，图像尺寸减小了很多。 图案