即使显存看似充足，也可能会遇到“out of memory”错误。这背后有多种原因，包括显存碎片化、CUDA上下文占...
这个僵尸进程的产生原因是：用jupyter和vscode运行代码，停止运行后会出现显存不释放的问题 当然，这个适用...
torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一。 OUT OF MEMORY,显然是显存装不下你那么多的模型权重还有中间变量,然后程序奔溃了。怎么办,其实办法...
自6月初以来，6G显卡用户开始遇到CUDA Error:out of memory问题。这个问题的原因在于dag文件的持续增长，但要达到6G的显存需求，可能需要两年的时间。问题主要源于两个方面：内核和驱动过于老旧。更新最新的内核和使用512.15版的显卡驱动，可以解决这个问题。需要注意的是，应避免更新到最新版驱动，因为它对...
GPU 服务器cuda out of memory 1.nvidia -smi 可以查看到当前显卡的memory,可以选择memory剩余多的跑代码 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"#指定在哪块卡上跑代码 2.由于非正常退出会导致即使代码停止运行,但是占着的memory依然在。那么需要 1....
1double* p;//显存4GB,申请8TB试试2cudaError_t ct = cudaMalloc(&p,sizeof(double) * 1024ull * 1024ull * 1024ull *1024ull);3printf("%s\n", cudaGetErrorString(ct));//"out of memory" 2. 过大的空间上限(返回cudaSuccess = 0)
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #use GPU with ID=0 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # maximun alloc gpu50% of MEM config.gpu_options.allow_growth = True #allocate dynamically sess = tf.S ...
每个thread 都有自己的一份 register 和 local memory 的空间。 一组thread构成一个 block,这些thread 则共享有一份shared memory。 所有的 thread(包括不同 block 的 thread)都共享一份global memory、constant memory、和 texture memory。 不同的 grid 则有各自的 global memory、constant memory 和 texture memo...
cudaGetSymbolAddress用于检索指向为全局内存空间中声明的变量分配的内存的地址。 通过cudaGetSymbolSize获得分配的内存大小。 Device Memory L2 Access Management 当CUDA内核重复访问全局内存中的数据区域时,可以认为此类数据访问是持久的。 另一方面,如果仅访问数据一次,则可以将此类数据访问视为流式传输。