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...
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 ...
回答：这种情况有可能是当前用户上次跑程序没有正常退出而导致显存没有释放，用户可手动释放，以图1为例，用户可以看到当前PID为65260的进程，占用了9883M显存，用户可以手动执行sudo kill -9 65260，释放显存。问题：实际安装的cuda版本如何查询 回答：nvcc -V ...
回答:nvidia-smi显示的CUDA Version是当前驱动的最高支持版本,因为CUDA是向下兼容的,所以最高支持版本以下的CUDA版本都是支持的,以图1为例,nvidia-smi显示最高版本支持为11.4,那11.4以及11.4一下的版本都是支持的。 问题:我没有跑程序,为啥显存还是被占用?
回答:nvidia-smi显示的CUDA Version是当前驱动的最高支持版本,因为CUDA是向下兼容的,所以最高支持版本以下的CUDA版本都是支持的,以图1为例,nvidia-smi显示最高版本支持为11.4,那11.4以及11.4一下的版本都是支持的。 问题:我没有跑程序,为啥显存还是被占用?
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
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，...
执行 kill -9 17305 完成病毒删除。在另一情况中，GPU 使用率在 0% 至 70% 间波动，显存稳定不增加。怀疑 PID=21693 的程序为问题来源，通过命令 ps aux | grep 21693 查看程序情况，后发现该程序运行结束，GPU 使用率释放。推测可能为他人借用 GPU 执行程序所致。以上为解决 GPU 利用率问题的...
Perf:表征性能状态,从P0到P12,P0表示最大性能, P12表示状态最小性能; Pwr:能耗表示; Bus-Id:涉及GPU总线的相关信息; Disp.A:是Display Active的意思,表示GPU的显示是否初始化; Memory Usage:显存的使用率; Volatile GPU-Util:浮动的GPU利用率; Compute M:计算模式;...