Colab Pro+仅支持1个高内存占用GPU活跃会话是否为正常情况？

这个情况属于官方规则内的正常现象，无需作为Bug反馈，核心原因如下：

• 官方宣传的「支持同时开启多个会话」存在隐性限制，并未承诺所有会话都可以同时调用高显存GPU资源，用户实际可使用的并发GPU配额是动态浮动的，和账号历史使用行为、当前所在区域的GPU资源余量直接相关。
• 高显存GPU（包括V100、A100、高显存版T4）单卡资源占用极高，Colab Pro+对普通用户的默认高显存GPU并发配额就是1个，该限制和多会话支持不冲突：你可以在保留1个高显存GPU会话的同时，正常开启多个CPU会话、低显存GPU会话，不会被拦截。
• 你可以自行验证规则：不关闭当前运行的高显存GPU会话，新开一个选择CPU运行环境的笔记本，大概率可以正常启动运行，符合官方多会话支持的描述。

如果确实有同时使用多个高显存GPU会话的需求，可以尝试两个操作：

• 降低当前运行会话的显存占用，比如调小批量训练的batch size、定时调用torch.cuda.empty_cache()清理闲置显存，在区域资源充足的情况下有概率可以启动第二个高显存GPU会话，但该效果不固定，完全依赖实时资源余量。
• 长期稳定多卡并发需求建议直接使用云服务商的专属计算实例，没有动态配额限制。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zbok