关于Google Colaboratory GPU内存分配受限的技术问询（TPU推出前）

阿华AIGC实验室

2026-5-19

解决Colab里Tesla K80 GPU内存被限的坑

哥们儿，我太懂你这种憋屈了——当初我刚用Colab跑fast.ai课程的时候也踩过一模一样的坑！本来看着宣传说免费给Tesla K80，结果跑模型没两步就报内存耗尽，查了半天才发现自己只分到了可怜的5%内存，心态直接崩了😅。

下面给你几个亲测有效的解决办法：

1. 先确认自己到底能用多少GPU内存

别瞎猜，先跑段代码实锤一下：

import torch
if torch.cuda.is_available():
    gpu_name = torch.cuda.get_device_name(0)
    total_mem = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3
    used_mem = torch.cuda.memory_allocated(0) / 1024**3
    print(f"当前GPU: {gpu_name}")
    print(f"总内存: {total_mem:.2f} GB")
    print(f"已用/可用内存: {used_mem:.2f}/{total_mem - used_mem:.2f} GB")
else:
    print("没连上GPU啊兄弟！")

要是输出的可用内存连1GB都不到（K80总共有12GB左右），那百分百是被配额限制了。

2. 想办法拿到完整配额的GPU

Colab的免费资源是动态分配的，有时候只是临时抽风给你分了残血GPU，试试这几招：

断开重连刷脸：点顶部菜单栏的「连接」→「断开连接」，然后重新连接，多刷个三五次，大概率能拿到正常的K80。我最多刷过7次才拿到满配的😂。
错峰使用：北美白天是Colab的高峰时段，免费用户抢资源抢破头，试试凌晨或者国内的上午/下午，资源宽松很多。
清缓存重启：点「编辑」→「清除所有输出」，再点「运行时」→「重启运行时」，有时候缓存占了额外内存，清完再连就能拿到正常配额。

3. 优化fast.ai代码，省内存

就算拿到满配K80，fast.ai默认设置也可能吃满内存，给你几个小技巧：

砍batch size：把bs=64改成bs=32甚至bs=16，这是最直接的省内存方法，虽然训练慢一点，但至少能跑起来。
开混合精度：在fast.ai里加一句learn = Learner(..., precision=16)，用半精度浮点运算，内存能省一半还多，精度几乎没影响。
关不必要的可视化：暂时把plot_losses()这类实时绘图关了，后台少占点内存。