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为了探究AI在此领域的潜力边界，哈佛大学物理学教授、美国国家科学基金会人工智能与基础相互作用研究所（IAIFI）首席研究员Matthew Schwartz决定亲自设计并主导一项实验。
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从另一个角度来看，By default, freeing memory in CUDA is expensive because it does a GPU sync. Because of this, PyTorch avoids freeing and mallocing memory through CUDA, and tries to manage it itself. When blocks are freed, the allocator just keeps them in their own cache. The allocator can then use the free blocks in the cache when something else is allocated. But if these blocks are fragmented and there isn’t a large enough cache block and all GPU memory is already allocated, PyTorch has to free all the allocator cached blocks then allocate from CUDA, which is a slow process. This is what our program is getting blocked by. This situation might look familiar if you’ve taken an operating systems class.
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从另一个角度来看，Apply power to the DRAM
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