У меня есть ситуация, когда та же модель ML потребляет больше памяти на моей сборке RTX 2080, чем на моей сборке GTX 1060. Оба работают под управлением Ubuntu 18.04. 2080 имеет 8 ГБ видеопамяти, а 1060 имеет 6 ГБ видеопамяти.
Например, если я импортирую face_recognition в python в сборке RTX, он потребляет 153 МБ видеопамяти по сравнению со 105 МБ VRAM на сборке GTX. Кроме того, когда я загружаю MTCNN модель в сборку RTX, она потребляет 833 МБ VRAM против 511 МБ VRAM в сборке GTX.
Я не могу понять, почему это происходит. Может ли быть так, что программы динамически распределяют больше памяти, так как доступно больше памяти?