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Visualizar y comprender la memoria de la GPU en PyTorch
El artículo explica cómo visualizar y comprender el uso de la memoria de la GPU en PyTorch durante el entrenamiento de modelos, usando la herramienta de perfilado de memoria de PyTorch. Detalla cómo interpretar los picos de memoria asociados a la creación del modelo, las activaciones, los gradientes y el estado del optimizador. Además, propone fórmulas y heurísticas para estimar los requisitos de memoria total de un modelo y evitar errores de falta de memoria (CUDA out of memory).