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By default, freeing memory in CUDA is expensive because it does a GPU sync. Because of this, PyTorch avoids freeing and mallocing memory through CUDA, and tries to manage it itself. When blocks are freed, the allocator just keeps them in their own cache. The allocator can then use the free blocks in the cache when something else is allocated. But if these blocks are fragmented and there isn’t a large enough cache block and all GPU memory is already allocated, PyTorch has to free all the allocator cached blocks then allocate from CUDA, which is a slow process. This is what our program is getting blocked by. This situation might look familiar if you’ve taken an operating systems class.
展望未来，传闻苹果折叠屏iPh的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。