在训练规模庞大的模型训练时，GPU显得至关重要，然而，GPU资源的可用性常常面临严重不足的局面。这种情况可能由于模型尺寸过大，导致显存空间不足，进而影响训练进程的顺利进行。为了克服这一难题，我们迫切需要深入探究其根本原因，并对其背后的工作原理有深入的理解。只有这样，才能针对具体情况施以恰当的策略，实现对GPU资源的有效利用，确保训练任务能够高效进行。
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