max_split_size _mb

max_split_size_mb 是一个阈值，指定了可以被"split"的Block的最大大小。 在PyTorch中，默认情况下，该阈值变量为INT_MAX，即所有的Block都可以进行拆分。 当申请内存失败时，系统会尝试释放比指定大小小的最大Block，直到释放的Block的总大小满足要求。需要注意的是，这一步骤只会释放那些大小大于阈值max_split_size_mb的Block。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [一文读懂 PyTorch 显存管理机制](https://blog.csdn.net/zandaoguang/article/details/124054203)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

max_split_size_mb

max_split_size_mb是一个阈值，用于指定可以被拆分的Block的最大大小。根据引用和引用，max_split_size_mb的设定是小于这一阈值的Block才会进行拆分。这是因为PyTorch认为大部分内存申请的大小都小于这个阈值，对于这些较小的Block，按照常规处理进行拆分和碎片管理。而对于大于阈值的Block，PyTorch认为它们的申请开销较大，不适合进行拆分，可以留待分配给下次较大的请求。默认情况下，max_split_size_mb的值为INT_MAX，即所有的Block都可以拆分。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [一文读懂 PyTorch 显存管理机制](https://blog.csdn.net/zandaoguang/article/details/124054203)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [通过设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF中的max_split_size_mb解决Pytorch的显存碎片化导致的CUDA:Out Of Memory...](https://blog.csdn.net/MirageTanker/article/details/127998036)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

windows max_split_size_mb

Windows 的 max_split_size_mb 参数是用于配置 Hadoop Streaming 任务的输入分割大小的。该参数定义了输入分割的最大大小，以兆字节（MB）为单位。输入数据通常被分割成多个块，并由不同的 Mapper 节点并行处理。max_split_size_mb 参数可以控制每个输入分割的最大大小，从而影响作业的并行性和性能。

要配置 max_split_size_mb，您可以在 Hadoop 配置文件中设置以下属性：

<property>
  <name>mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize</name>
  <value>max_split_size_mb</value>
</property>

将 max_split_size_mb 替换为您想要的最大分割大小的值，单位为 MB。请注意，这是一个全局配置参数，将影响所有的输入数据。建议根据集群的规模和硬件资源进行适当的调整。