首先,需要打开Nvidia控制面板,然后点击帮助导航图标,接着点击系统信息,跳出系统信息,最后选择组件,查看到本机是支持CUDA 11.4。 2. 查看pytorch 支持的CUDA的版本,并安装CUDA。 进入pytorch官网。 官网上的pytorch最新稳定版本是1.9.1 最高支持CUDA 11.1。本机显卡是RTX1660Ti,所以选择安装CUDA 10.2的安装包。RTX30系...
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 26.00 MiB (GPU 0; 10.00 GiB total capacity; 9.25 GiB already allocated; 0 bytes free; 9.30 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation....
request_outputs = await self.engine.step_async() File "/usr/local/miniconda3/envs/qanything-python/lib/python3.10/site-packages/vllm/engine/async_llm_engine.py", line 190, in step_async all_outputs = await self._run_workers_async( File "/usr/local/miniconda3/envs/qanything-python/lib/...
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。 setPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:3950importosos.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"]="max_split_size_mb:3950"
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...
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,那就是是使数据形状一致。这样分配器就更容易找到合适的数据块进行重用...
尝试分配8.00 GiB (GPU 0;15.90 GiB总容量;12.04 GiB已经分配;2.72 GiB空闲;12.27 GiB被PyTorch总共保留)如果保留内存是>>分配的内存,尝试设置max_split_size_mb请参阅内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF文档在这一点上,我想我唯一可以尝试的就是设置max_split_size_mb。我找不到任何关...
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,那就是是使数据形状一致。这样分配器就更容易找到合适的数据块进行重用。 比如最简单的将数据填充到相同的大小。或者可以通过运行具有最大输...
See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 用翻译软件翻译了一下。 _VF返回。Einsum(方程,操作数)#类型:忽略[atr -defined] CUDA内存不足。try to allocate 968.00 MiB (GPU 0;8.00 GiB总容量;6.54 GiB已分 分享31 aidungeon吧 AlyxMS 有用电脑本地玩的吧友吗?在这分享一下经验...
当用户通过--gpus=2请求GPU时,SLURM分配给用户的GPU设置为CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。$ srun --gpus=2 bash -c 'echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES'我们有一个小团队,可以相信我们的用户不会滥用系统(他们可以很容易地覆盖环境变量),所以这很好用然而,意外地绕过这一点太容易了,因为当--gpus没有被指定时,$CUDA...