同样一张2080Ti，跑30G的bisenet轻轻松松，反而跑十几G的更轻量化的网络就跑不动了，会不会因为深度可分离卷积和非对称卷积这些pytorch没有优化呢？ 比如我一张2080ti，512x1024下bisenetv2可以bs=4，反而跑今年TMM一篇flops只有十G的FBSnet 两张2080ti都跑不起？
和分辨率有关吧，太大的输入size也会，再不行就把奇奇怪怪的增广关了，比如muti scale这种。build model之后，rand一个nchw的tensor进去看看，没有溢出就是训练框架的设置问题。
换3.080跑跑
没有显卡跑过
2080TI？
位宽多少？
江苏 南京
