当你在使用CUDA进行深度学习或GPU计算时,遇到OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误通常意味着你的GPU显存不足以满足当前操作的需求。以下是对这一问题的详细分析和解决策略: 1. 分析错误原因 OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误表明你的GPU显存已经被完全占用,无法再分配更多的内存给当前的任务。这通常...
开始是V100单卡32G尝试运行float32的baichuan2,报CUDA out of memory, 于是采用device_map="auto"多卡计算,未指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,导致总去抢占卡0和3的资源报CUDA out of memory 最后在AutoModelForCausalLM内设置torch_dtype=torch.float16,将精度降为16位解决 踩这个坑主要是因为不知道不设置torch_d...
3. 避免显存碎片化 设置显存分配策略: 根据错误信息的建议,可以通过设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF来优化显存分配策略。例如: bash复制 export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True 1. 或在代码中设置: Python复制 import os os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "expandable_segments:True"...
🐾深入解析CUDA内存溢出: OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 3.21 GiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 4.19 GiB already allocated; 2.39 GiB free; 4.51 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid...
cuda.empty_cache（） 以清理被占用的显存VRAM。不过生成失败(如遇到 CUDA out of memory 这种显存不...
如果你在Jupyter或Colab笔记本上,在发现RuntimeError: CUDA out of memory后。你需要重新启动kernel。 使用多 GPU 系统时,我建议使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来选择要使用的 GPU。 $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 (OR) $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 (OR) ...
2)watch每个时间周期开启一个进程(PID),查看后关闭进程,会影响cuda操作,建议使用nvidia-smi -l n或者nvidia-smi --loop=n,这个命令执行期间一直是一个进程PID。例如下面命令是每隔1s刷新一次。 nvidia-smi -l 1 ——— 链接:https://blog.csdn.net/...
https://discuss.pytorch.org/t/gpu-is-not-utilized-while-occur-runtimeerror-cuda-runtime-error-out-of-memory-at/34780 因此最好的方法就是运行的时候使用CUDA_VISIBLE_DEVICES限制一下使用的GPU。 比如有0,1,2,3号GPU,CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3,则当前进程的可见GPU只有物理上的2、3号GPU,此时它们的...
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...
CUDA out of memory问题通常发生在深度学习训练过程中,当GPU的显存不足以容纳模型、输入数据以及中间计算结果时就会触发。这个问题可能由几个因素引起: 模型和数据规模:深度学习模型尤其是大型模型,如Transformer或大型CNN,拥有大量的参数,这些参数在训练时需要被加载到GPU显存中。同时,如果批量大小(batch size)设置得过...