PyTorch在Debian上的内存管理涉及多方面优化，核心要点如下：
- 显存管理机制：基于CUDA API动态申请与二次分配显存，减少申请频次，提升效率。
- 内存优化技术：
- 混合精度训练：用FP16替代FP32，降低显存占用。
- 梯度累积：通过累积小批次梯度模拟大批次训练，节省显存。
- 分布式训练：利用DDP或Tensor Sharding分摊单设备内存压力。
- 系统级优化：
- 调整
vm.swappiness等参数控制内存交换行为。
- 合理设置
swap空间（建议为物理内存1.5 - 2倍）。
- 工具与监控：
- 使用
nvidia-smi监控GPU内存，htop查看系统内存。
- 通过
torch.cuda.empty_cache()手动释放缓存。
- 注意事项：
- 及时释放不再使用的张量，避免内存泄漏。
- 优先使用最新版PyTorch和CUDA，获取内存管理优化。
参考来源：