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文章 2025-04-10 来自：开发者社区

PyTorch CUDA内存管理优化：深度理解GPU资源分配与缓存机制

在深度学习工程实践中，当训练大型模型或处理大规模数据集时，上述错误信息对许多开发者而言已不陌生。这是众所周知的 CUDA out of memory 错误——当GPU尝试为张量分配空间而内存不足时发生。这种情况尤为令人沮丧，特别是在已投入大量时间优化模型和代码后遭遇此类问题。 torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to ...

阿里云文档 2025-02-12

手动安装CUDA

如果您想要在GPU云服务器上进行GPU加速计算任务（例如科学计算或大规模并行计算等），则需要安装CUDA开发运行环境。CUDA提供了一整套工具和库，可以帮助您进行GPU加速的程序开发，以充分发挥NVIDIA GPU的计算潜力，提高计算性能和加速运行效率。本文为您介绍如何手动安装CUDA。

阿里云文档 2024-08-22

依赖高版本CUDA的应用程序在低版本CUDA环境中运行时报错

对于Linux操作系统虚拟化型GPU实例，安装了GRID驱动和低版本的CUDA后，可能会因为CUDA版本受限于GPU的驱动版本，导致依赖高版本CUDA的应用程序在该低版本CUDA环境中运行时报错，本文介绍这种情况的解决方案。

文章 2023-12-11 来自：开发者社区

技术改变AI发展：CUDA Graph优化的底层原理分析（GPU底层技术系列一）

CUDA 异步执行模型对于GPU运算集中的AI应用场景，为了提升系统的性能，最大化地利用GPU资源是一个重要的优化方向。比较常用的方式是尽量将GPU运算转换为异步操作，CPU侧负责任务提交，保证有足够的cuda kernel发送到GPU，GPU按照CUDA Stream流队列中的Kernel顺序执行。只要这中间不存在同步操作，GPU完全可以不用等待，顺序地将所有的kernel执行完，然后再通知C....

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更新时间 2025-04-11 18:10:47

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