PyTorch训练神经网络时能否将部分张量放CPU、其余放GPU？

这个方案完全可行，核心是通过跨设备拆分运算平衡显存占用和训练逻辑完整性，落地时需要注意以下几个要点：

• 基础实现规则
  运行目标三段代码前，先将输入张量通过.to('cpu')迁移到CPU侧，运算完成后如果后续GPU侧逻辑需要用到这部分的输出，再通过.to('cuda', non_blocking=True)迁回GPU即可。PyTorch的自动求导机制支持跨设备计算图的梯度传递，不会出现反向传播中断的问题。

• 性能损耗规避

  • 尽量减少CPU和GPU之间的来回数据搬运：如果目标代码段的输出不需要立刻参与GPU运算，可攒批后再统一迁移，降低PCIE通信开销
  • 如果目标代码段属于计算密集型逻辑，需要先测试CPU上的单步运算耗时，确认速度损失在可接受范围内再正式采用该方案

• 额外优化补充
  如果不想承担跨设备搬运的性能损耗，可以先尝试以下GPU显存优化手段，优先在单设备内解决问题：

  • 目标代码段运行前调用torch.cuda.empty_cache()清空闲置的显存缓存
  • 若目标代码段生成的张量不需要参与反向传播，生成时指定requires_grad=False，或者用with torch.no_grad():包裹整段运算逻辑
  • 引入torch.utils.checkpoint梯度检查点机制，通过重计算的方式降低中间张量的显存占用

注意：迁移到CPU运算前要确认主机内存容量足够承载生成的大张量，避免出现CPU侧内存OOM问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hanugm