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不可忽视的是，In 2010, GPUs first supported virtual memory, but despite decades of development around virtual memory, CUDA virtual memory had two major limitations. First, it didn’t support memory overcommitment. That is, when you allocate virtual memory with CUDA, it immediately backs that with physical pages. In contrast, typically you get a large virtual memory space and physical memory is only mapped to virtual addresses when first accessed. Second, to be safe, freeing and mallocing forced a GPU sync which slowed them down a ton. This made applications like pytorch essentially manage memory themselves instead of completely relying on CUDA.
更深入地研究表明，为此，莲花先后投入了约四亿元的定制开发费用，分别用于悬架系统、主动稳定杆、轮胎以及制动系统。
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