第二步:设置 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 环境变量 在命令提示符中输入以下命令来设置环境变量。在这里我们将其设置为max_split_size_mb:128,可以根据你的需求调整。 set PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 1. 该命令的作用是将环境变量 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 设置为max_split_size_mb:128,这意...
接下来,我们需要设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量。这个变量可以在代码中设置,也可以在命令行中设置。 方法一:通过命令行设置 在终端中运行以下命令: exportPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="max_split_size_mb:128" 1. 注解: 这里的max_split_size_mb指定了每次 CUDA 内存分配的最大尺寸,这里设为 128MB,你可以根...
其中,PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF是一个重要的环境变量,它允许用户设置内存分配器的配置。 max_split_size_mb是PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF中的一个重要参数,它定义了当分配一块内存时,CUDA内存分配器可以将其拆分的最大大小(以MB为单位)。通过适当设置这个参数,可以减少显存碎片化的程度。 如何设置max_split_size_mb 在...
在PyTorch中,设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF为expandable_segments:true可以帮助避免内存碎片化问题,提升内存使用效率。以下是如何在代码中设置此环境变量,并验证其效果的步骤: 1. 在代码中设置环境变量 在Python脚本中,可以使用os模块来设置环境变量。对于PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF,你可以这样做: python import os...
最优设置策略:将max_split_size_mb设置为小于OOM发生时的显存请求大小最小值的最大整数值,就可以在保证跑大图的可行性的同时最大限度照顾性能。这里请求是3.95GB所以可以设置为3950MB。 所以对于显存碎片化引起的CUDA OOM,解决方法是将PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的max_split_size_mb设为较小值。
TLDR:尝试在 Allocator 自己维护的池子中找一个大小适中的空闲 Block 返回。* TLDR = Too Long; Didn't Read 用当前的 (size, stream_id) 这二元组制作Block Key 在对应的 BlockPool 中查找; 环境变量 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 中指定了一个阈值 max_split_size_mb,有两种情况不会在此步骤分配: 需要的 ...
第一件值得尝试的事情是设置PyTorch相对较新的分配器模式:PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="expandable_segments:True"这告诉PyTorch分配器分配可以在将来扩展的块。但是,如果大小变化太大,它仍然可能无法解决问题。所以我们智能手动来进行优化,那就是是使数...
尝试分配 128.00 MiB(GPU 0;4.00 GiB 总容量;3.25 GiB 已分配;0 字节空闲;PyTorch 总共保留 3.39 GiB)如果保留的内存是 >> 分配的内存,请尝试设置 max_split_size_mb 以避免碎片。请参阅内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 的文档 分享3910 pycharm吧 RSR♂ 我安装torch模块时,cuda是10.1,pytorch是1.4,...
刚开始遇到这个问题,去百度搜了下,很多都是设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:32,但是这个方案对于我的问题没有用,后又去了sam的官方github项目的issue板块,发现在设置推理参数时,将 points_per_batch设置为2即可,即SamAutomaticMaskGenerator(sam, points_per_batch=2). ...
TLDR:尝试在 Allocator 自己维护的池子中找一个大小适中的空闲 Block 返回。 *** TLDR = Too Long; Didn’t Read** 用当前的 (size, stream_id) 这二元组制作 Block Key 在对应的 BlockPool 中查找; 环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF中指定了一个阈值max_split_size_mb,有两种情况不会在此步骤分配: ...