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问：当前海南封关顺风起面临的主要挑战是什么？ 答：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.，详情可参考WhatsApp網頁版
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问：海南封关顺风起未来的发展方向如何？ 答：甚至连马化腾都在朋友圈感叹：没想到会这么火。
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