Anthropic封堵第三方工具“薅羊毛”,OpenClaw被迫出局,创始人早已投奔OpenAI

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此外,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.

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网友评论

  • 路过点赞

    这个角度很新颖,之前没想到过。

  • 热心网友

    关注这个话题很久了,终于看到一篇靠谱的分析。

  • 热心网友

    难得的好文,逻辑清晰,论证有力。

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