根据提供的信息，PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 环境变量可以用来配置 PyTorch 的显存管理策略。当遇到显存不足（CUDA out of memory）的问题时，这个变量可以帮助调整内存分配策略，以避免显存碎片化，从而提高内存使用效率。
在文档中，提到了 max_split_size_mb 配置项，它决定了显存分配的最小单位。默认情况下，max_split_size_mb 的值为 INT_MAX，意味着所有大小的空闲块都可以被分割。而 expandable_segments 配置项是另一个可选的显存管理策略，它用于处理显存碎片化问题。
expandable_segments:True 配置表示启用可扩展段（expandable segments）策略。这个策略允许 PyTorch 在显存碎片化时，通过合并小的空闲块来创建更大的连续块，从而满足更大的内存分配请求。
当显存碎片化严重时，如果设置了 expandable_segments:True，PyTorch 会在需要时合并小空闲块，以创建更大的连续块，这样就能避免显存分配失败，从而解决 CUDA 内存不足的问题。
需要注意的是，虽然启用可扩展段策略有助于缓解显存碎片化问题，但过度的合并可能会导致性能下降。因此，在实际应用中，需要根据具体的需求和性能表现来调整 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 的配置。
以下是一个使用 expandable_segments:True 配置的示例：
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
在运行需要大量显存的 PyTorch 程序时，可以设置这个环境变量，以帮助改善显存管理问题。
总结来说，PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True 配置项可以提高 PyTorch 程序在遇到显存碎片化问题时的性能，但需要在实际应用中谨慎调整，以避免对性能造成负面影响。