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在合作撰稿过程中，甲方提供的需求说明越来越多由AI生成。部分甲方不会明言使用了AI（尽管机械感明显），也有甲方直言不讳：“资料繁杂，我用AI梳理了思路供参考”。
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进一步分析发现，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.
值得注意的是，可以这样比喻：当你在餐厅点选套餐时，服务员端上来的必须是经过厨房审核的菜品。厨师不能在餐品上桌后随意添加配料，也不允许顾客自行携带食材进行改造。
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