PyTorch增加预留显存

简介

在深度学习中，显存是非常重要的资源，对于大规模模型和复杂任务来说尤为关键。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的功能和灵活的接口。然而，默认情况下，PyTorch会将所有可用的显存全部分配给模型和计算图，这会导致很多问题，比如内存溢出，无法同时训练多个模型等。因此，合理地增加预留显存对于提高模型的性能和稳定性非常重要。

在本文中，我们将介绍如何在PyTorch中增加预留显存的方法，以及它的原理和使用场景。

为什么需要增加预留显存？

在深度学习中，模型的大小和计算图的复杂度通常都比较大，需要大量的显存来存储参数、中间结果和梯度等。然而，显存的大小是有限的，而且还需要和操作系统、其他进程共享。如果显存不够用，就会出现内存溢出的问题，导致程序崩溃或者变得非常缓慢。

为了避免这种情况，我们可以增加预留显存，即在分配显存时预留一部分不使用，以便在运行过程中留出一些缓冲区。这样可以有效减少显存溢出的风险，提高模型的性能和稳定性。

如何增加预留显存？

在PyTorch中，可以通过设置torch.backends.cudnn.benchmark参数为True来增加预留显存。

import torch

torch.backends.cudnn.benchmark = True

这个参数的作用是启用CUDNN库的自动寻找最优算法功能，从而降低显存的使用。在一些情况下，CUDNN库可以通过一些技巧来减少显存的占用，比如通过选择更适合当前硬件的算法、减少中间结果的存储等。但是，这也会带来一些额外的计算开销，因此只有在显存不够用的情况下才需要开启这个功能。

如何确定预留显存的大小？

确定预留显存的大小需要根据具体的模型和任务来确定。一般来说，可以通过观察显存的使用情况和性能表现来调整预留显存的大小。

可以使用torch.cuda.memory_allocated()函数来获取当前已分配的显存大小，使用torch.cuda.memory_cached()函数来获取当前显存缓存的大小。

import torch

allocated = torch.cuda.memory_allocated()
cached = torch.cuda.memory_cached()

可以将这两个值进行比较，如果allocated接近或者等于cached，说明显存使用率很高，需要增加预留显存的大小；如果allocated远小于cached，说明显存使用率较低，可以适当减少预留显存的大小。

预留显存的原理

在深度学习中，显存的分配是由CUDA驱动程序和硬件控制的。当我们调用torch.cuda.memory_allocated()函数时，实际上是在获取CUDA驱动程序返回的已分配显存大小。而torch.cuda.memory_cached()函数则返回的是CUDA驱动程序中缓存的显存大小。

增加预留显存的原理是通过设置CUDNN库的参数，使其在分配显存时将一部分显存保留下来。具体来说，CUDNN库会在分配显存时多分配一些空间作为缓冲区，这些空间不会直接用于计算，而是用于存储中间结果、梯度等。