大模型训练中GPU显存释放与torch.cuda.empty_cache()

Pytorch训练模型时如何释放GPU显存 torch.cuda.empty_cache()内存释放以及cuda的显存机制探索
在PyTorch中训练模型时，经常会遇到GPU显存不足的问题，即使显存的使用已经远低于显卡的总显存。这主要是因为PyTorch会自动缓存未使用的张量（Tensor），从而导致显存被占用。为了解决这个问题，我们需要定期释放这些未使用的张量，从而释放GPU显存。
在PyTorch中，可以使用torch.cuda.empty_cache()来释放当前未使用的张量，以释放GPU显存。这个函数不会直接释放PyTorch变量占用的显存，而是释放那些已经被优化器移除的变量占用的显存。
具体来说，当我们在训练循环中使用优化器更新模型参数后，优化器会从GPU中移除旧的参数值，并缓存新的参数值。然而，这些被移除的参数值仍然会占用GPU显存，直到它们被垃圾回收。因此，我们需要在每次更新模型参数后，调用torch.cuda.empty_cache()来释放这些被移除的参数值所占用的GPU显存。
除了在每次更新模型参数后手动调用torch.cuda.empty_cache()外，还可以在每个epoch结束时调用它，以确保每个epoch之间的GPU显存得到充分释放。
当然，仅仅依靠torch.cuda.empty_cache()是不够的。我们还需要从源头上减少GPU显存的使用。例如，可以通过降低批量大小（Batch Size）或减小图像输入的分辨率等方式来减少GPU显存的使用。
此外，我们还可以使用PyTorch提供的with torch.cuda.device(device):语句块来限制代码块中的张量只能在指定的GPU上运算。通过这种方式，我们可以将一些大型模型的训练分配到多个GPU上，从而有效地利用有限的GPU显存。
总之，为了在PyTorch中训练模型时释放GPU显存，我们需要合理使用torch.cuda.empty_cache()来释放未使用的张量，并从源头