Nvidia显存占用问题 程序已停掉,但是GPU显存无法释放,我们在使用PyTorch写程序的时候, 有时候会在控制台终止掉正在运行的程序,但是有时候程序已经结束了,nvidia-smi也看到没有程序了,但是GPU的内存并没有释放,这是怎么回事呢? 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...
程序已停掉,但是GPU显存无法释放,我们在使用PyTorch写程序的时候, 有时候会在控制台终止掉正在运行的程序,但是有时候程序已经结束了,nvidia-smi也看到没有程序了,但是GPU的内存并没有释放,这是怎么回事呢? 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...
然后根据找到的进程号pID,强制杀掉进程(假设进程号为 15750) kill -9 15750 如果我们要杀掉的进程个数不多的话,用上面的命令不需要耗费多少时间,但如果进程个数比较多的时候,比如这样: 在这个时候,如果使用 'kill -9 进程号' 一个个的杀掉进程,可能会比较麻烦,且耗时长。于是,我们需要一个能够快速杀掉进程...
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* 然后使用 kill -9 pid ...
使用`kill -9 pID`命令，可立即强制终止指定进程。此命令与默认的`kill pID`（等同于`kill -15 pID`）操作不同，后者的执行过程较为平缓，允许进程完成当前任务后再终止。而`kill -9 pID`则采取即时终止方式，确保进程立即停止运行，适用于急迫需要释放资源的场景。综上所述，通过组合命令行工具，...
释放GPU显存 .nvidia-smi查看GPU状态: 这时我们发现Memory-Usage(显存使用率)几乎占满了,而VolatileGPU-Util(GPU使用率)却为0。关于这两个名词再做一下解释:Memory-Usage反映了显卡的吞吐量大小,VolatileGPU-Util反映了计算速度的能力,这两者共同决定了显卡的性能。既然问题找到了,那下面我们就想办法去解决。 2 ....
Nvidia显存占用问题 程序已停掉,但是GPU显存无法释放,我们在使用PyTorch写程序的时候, 有时候会在控制台终止掉正在运行的程序,但是有时候程序已经结束了,nvidia-smi也看到没有程序了,但是GPU的内存并没有释放,这是怎么回事呢? 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...
理论计算得到的显存通常远小于通过 nvidia-smi 看到进程所占用的显存。具体框架如 Pytorch 在分配显存的时候都是基于【内存池策略】去做的也就是尽可能在一开始分配大量的显存先持有着,然后真正执行时的申请和释放都在这个 memory pool 里去做从而避免在运行时调用 cudaMalloc 的 API 导致的全局等待和计算效率降低。