Colab Pro+未提供额外内存 升级后仍出现CUDA显存不足报错

你遇到的是典型的PyTorch GPU显存不足错误，从报错信息可知当前分配的16G显存已经被占用14.81G，剩余31.75M不足以分配新的张量。升级Pro+后仍然报错是因为Colab的GPU为动态分配机制，你当前分配到的仍为16G显存级别的T4 GPU，未触发更高显存的V100/A100分配，可通过以下两类方法解决：

显存优化方案（无需更换GPU） #

• 减小批量大小（batch size）：这是最立竿见影的OOM解决方法，直接将原代码中的batch size减半，甚至下调到1，绝大多数场景下都可以直接解决问题。
• 搭配梯度累积功能：如果减小batch size会影响训练效果，可以搭配梯度累积实现等效大batch训练，PyTorch参考实现如下：

accumulation_steps = 4  # 等效将batch size扩大为原来的4倍
for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader):
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    # 损失先除以累积步数，避免梯度值异常
    loss = loss / accumulation_steps
    loss.backward()
    # 每累积N步再更新一次参数
    if (i+1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

• 启用混合精度训练：调用torch.cuda.amp模块在训练/推理时用半精度浮点数存储参数，可直接降低近一半的显存占用，无需改动模型结构。
• 及时清理闲置显存：训练过程中不再使用的中间变量手动执行del 变量名，之后调用torch.cuda.empty_cache()清空PyTorch的显存缓存，释放闲置空间。
• 关闭冗余功能：推理场景可添加torch.no_grad()禁用梯度计算，训练场景可关闭梯度检查点、冗余参数存储等非必要功能。

获取更高显存GPU方案 #

• 重置运行时：点击Colab界面顶部「代码执行程序」-「断开连接并删除运行时」，之后重新连接，重复操作直到分配到32G显存的V100或者40G显存的A100 GPU，可执行!nvidia-smi命令查看当前分配的GPU型号和显存容量。
• 调整使用时段：Colab的高显存GPU在北京时间凌晨到上午的分配概率更高，该时段重置运行时更容易拿到大显存GPU资源。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Emmy