CentOS环境下PyTorch的内存管理如何

在CentOS环境下，PyTorch内存管理可通过以下方式优化：

• 基础内存释放：用del删除不再需要的张量，调用torch.cuda.empty_cache()释放GPU缓存。
• 混合精度训练：使用torch.cuda.amp.autocast()和GradScaler，以FP16精度计算，减少内存占用。
• 梯度检查点：通过torch.utils.checkpoint技术，仅存储部分中间结果，反向传播时重新计算，节省内存。
• 数据加载优化：设置DataLoader的pin_memory=True和num_workers，加速数据传输并减少内存占用。
• 模型与训练策略：采用梯度累积模拟大batch训练，或使用分布式训练（如FSDP）分片模型参数。
• 监控与调优：通过torch.cuda.memory_summary()分析内存使用，定位泄漏或冗余。

具体方法需结合模型规模和硬件配置调整，优先测试小规模场景再扩展至生产环境。