深度学习GPU专用内存跑满，是否能利用共享GPU加快速度？

总结

当深度学习任务使GPU专用内存（VRAM）跑满时，可以考虑使用共享GPU内存（系统内存）来缓解内存不足问题。然而，使用共享内存不会显著提高速度，可能会导致性能下降，因为系统内存访问比GPU专用内存慢。最有效的解决方案是优化模型和数据处理，减少内存使用，或使用具有更多VRAM的GPU。此外，使用技术如梯度检查点（gradient checkpointing）和模型并行（model parallelism）也可以减少内存占用。

关键字

深度学习, GPU专用内存, 共享GPU内存, 性能, 内存优化, VRAM, 模型并行, 梯度检查点