为什么关掉FORCE_TORCHRUN=1就不cuda out of memery了

当关掉FORCE_TORCHRUN=1后就不再出现CUDA out of memory错误，可能有以下几方面缘故原由：
进程管理与资源分配
torchrun在分布式训练中会启动多个进程来利用多 GPU 进行盘算，每个进程都可能会分配一定的 CUDA 内存。假如FORCE_TORCHRUN=1时，可能由于进程管理或资源分配计谋题目，导致每个进程分配的内存总和凌驾了 GPU 的实际可用内存，从而出现CUDA out of memory错误。关闭FORCE_TORCHRUN=1后，可能不再以分布式训练的多进程模式运行，而是以单进程等其他方式运行，制止了多个进程对内存的竞争和过分分配，使得内存使用更加合理，不会超出 GPU 内存限制。
在分布式训练中，torchrun可能会预分配一定量的内存用于进程间通信等操纵，这些额外的内存分配在某些情况下可能会导致团体内存占用过高。当关闭FORCE_TORCHRUN=1，不使用torchrun的分布式启动方式时，就不会有这些额外的用于通信等目的的内存预分配，从而镌汰了内存压力。
模型加载与数据并行
在使用torchrun进行分布式训练时，通常会采用数据并行等计谋，即将模型复制到多个 GPU 上，并将数据分别到不同的 GPU 上进行并行盘算。在这个过程中，模型参数会在多个 GPU 上进行复制，这会导致内存占用成倍增长。假如模型本身比力大，加上数据并行带来的参数复制，很容易超出 GPU 内存。关闭FORCE_TORCHRUN=1后，可能不再采用数据并行方式，而是在单个 GPU 上进行模型训练，只需要加载一份模型参数，大大镌汰了内存占用。
在分布式训练中，为了包管数据在多个进程和 GPU 之间的正确传输和同步，可能需要额外的内存来存储中心结果和暂时数据。当关闭FORCE_TORCHRUN=1，不进行分布式训练时，就不需要这些额外的用于数据同步和传输的暂时存储空间，从而降低了内存使用量。
CUDA 环境设置与优化
FORCE_TORCHRUN=1时，torchrun可能会按照特定的 CUDA 环境设置来运行，这些设置在某些情况下可能不是最优的，大概与当前的硬件和软件环境存在一些不兼容的情况，导致 CUDA 内存管理出现题目，引发内存溢出。关闭FORCE_TORCHRUN=1后，可能会采用默认的或其他更适合当前环境的 CUDA 设置，使得 CUDA 内存管理更加高效，制止了内存溢出的题目。
分布式训练中可能会使用一些特定的 CUDA 优化技术或工具，这些技术或工具在某些情况下可能会对内存使用产生影响。当关闭FORCE_TORCHRUN=1，不进行分布式训练时，就不会启用这些可能存在题目的优化技术或工具，从而使内存使用更加稳定。

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