我想知道原因。
[环境]
pc_1 : gtx 1080ti(11G), cuda-10, tensorflow-gpu==1.13
pc_2 : rtx 2080ti(11G), cuda-10, tensorflow-gpu==1.15
pc_3 : rtx 2080ti(11G), cuda-11.0, tensorflow-gpu==1.15
pc_4 : rtx 3080(10G), cuda-11.1, nvidia-tensorflow==r1.15.4-20.11
我已经在 pc_1~pc_3 上使用内存分数 1.5GB 加载了一个权重文件。我昨天在 pc_4 上使用内存分数 1.5GB 测试了加载相同的权重文件，但无法加载。但是，我可以在 pc_4 上使用大约 5.7GB 的内存部分来加载它。
虽然相同的权重文件，为什么需要更多的 gpu 内存？我在任何地方都找不到解决方案。我猜 rtx 30xx serise 或 nvidia-tensorflow 是原因。