SnapViewer:基于GPU加速的PyTorch内存分配可视化解决方案
在深度学习模型训练过程中,GPU内存不足(Out of Memory, OOM)错误是开发者频繁遇到的技术挑战。传统的解决方案如减少批量大小虽然简单有效,但当这些基础优化手段无法满足需求时,就需要对模型的内存分配模式进行深入分析。
可视化 gpu 内 pytorch内存 snapviewer 2025-06-11 09:58 2
在深度学习模型训练过程中,GPU内存不足(Out of Memory, OOM)错误是开发者频繁遇到的技术挑战。传统的解决方案如减少批量大小虽然简单有效,但当这些基础优化手段无法满足需求时,就需要对模型的内存分配模式进行深入分析。
可视化 gpu 内 pytorch内存 snapviewer 2025-06-11 09:58 2