这是因为使用PyTorch设置多线程进行数据读取,其实是假的多线程,他是开了N个子进程(PID都连着)进行模拟多线程工作,所以你的程序跑完或者中途kill掉主进程的话,子进程的GPU显存并不会被释放,需要手动一个一个kill才行,具体方法描述如下: 使用以下命令发现僵尸进程: fuser -v /dev/nvidia* 1. 然后使用 kill -9 ...
nvidia-smi本身列出的进程并没有可疑的,但是ChatGPT让我用这个命令试试看,打进去后出来了很多进程。其中一个pid=X的进程占用了显存,并且没有出现在nvidia-smi下面的process name里。 pid, used_gpu_memory [MiB] ... X, 忘了 但是查看这个进程,发现他并不存在:ps -aux | grep X,并且/proc下也没有X. ...
问题背景 中断训练任务后,发现nvidia-smi无任何进程,但是显存未释放。 尝试 fuser -v /dev/nvidia* 也查不到任何进程 解决方案 直接查Python进程,杀掉即可 ps aux|grep python
fuser -v /dev/nvidia* (如果只有一个用户,用这个没有什么问题,如果有一个权限账号,最好在权限账号下使用)可以看到所有显卡上的进程,最后就用kill命令行杀掉相应的PID号。注意这种方式显示的是所有显卡的上的进程,请谨慎区别后删除! 那么,如何通过一行命令查找并杀掉进程? 在Linux下,通常我们要杀掉某些进程,一...
问题:有时我们在使用GPU的时候,因为某个原因,导致GPU被占,但有无法通过nvidia-smi 看到进程编号,就会产生一个现象,GPU被未知程序所占用,我们只能使用GPU的一部分,针对这种现象怎么解决呢 方法1. 重启电脑,如果win系统的话,直接关机重启即可;如果是linux系统,有
Nvidia-smi是NVIDIA GPU系统管理工具,用于监控和管理NVIDIA显卡的状态和性能。它可以显示GPU的使用情况、显存占用、温度、功耗等信息,并且可以查看正在运行的进程以及它们对GPU的占用情况。 如果在使用nvidia-smi时没有显示任何进程,可能有以下几个原因: 没有GPU进程正在运行:nvidia-smi只会显示正在使用GPU的进程信息,如...
在面对GPU占用问题时，若无法通过nvidia-smi查看到进程编号，导致无法直接找到并终止占用GPU的未知程序，可以采取命令行方式解决。通过执行命令行，可以看到所有显卡上的进程，进而识别并终止占用GPU的进程。具体操作为使用`kill`命令结合进程ID（PID），确保在安全的权限账号下执行，以免误操作影响系统稳定。查...
nvidia-smi--loop=1 此命令将以1秒的间隔刷新GPU信息。 3. 终端中将显示GPU的状态和显存使用情况,包括GPU的索引、显存使用量、显存总量、进程ID等信息。示例输出如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 plaintextCopy code
nvidia-smi命令实时查看GPU使用、显存占用情况 nvidia-smi -l 1 1.
torch.cuda.max_memory_reserved显示的显存占用: nvidia-smi显示的最大显存占用: 四卡:ulysses-degree 2 ring-degree 2 torch.cuda.max_memory_reserved显示的显存占用: nvidia-smi显示的最大显存占用: 麻烦问题下为什么会出现这种情况吗? 还有我想请问一下上面的60G和45G的运行的是什么配置呢?