self.ctx.push() self.input_image_path = input_image_path # Restore stream = self.stream context = self.context engine = self.engine host_inputs = self.host_inputs cuda_inputs = self.cuda_inputs host_outputs = self.host_outputs cuda_outputs = self.cuda_outputs bindings = self.bindings...
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...
1. 解释pytorch_cuda_alloc_conf是什么及其作用 pytorch_cuda_alloc_conf是一个环境变量,用于配置PyTorch在使用CUDA进行GPU内存分配时的行为。通过合理设置该环境变量,开发者可以优化CUDA内存的使用,减少内存碎片,提高GPU内存的利用率,从而避免“out of memory”错误,提升模型训练的效率。 2. 列出pytorch_cuda_alloc_co...
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...
显存碎片化与PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 为了解决这个问题,PyTorch提供了一些环境变量配置选项,允许用户自定义CUDA内存分配策略。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...
CUDA内存分配策略 默认策略:PyTorch默认使用缓存分配策略,这意味着当释放CUDA内存时,它不会立即返回给操作系统,而是保留在PyTorch的缓存中,以便后续快速分配。这可以提高内存分配的效率,但也可能导致内存碎片化。 空闲内存最大策略:通过设置pytorch_cuda_alloc_conf=max_idle,PyTorch将优先使用最大的空闲内存块进行分配。
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). ...
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。 setPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:3950importosos.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"]="max_split_size_mb:3950"...
torch.cuda.OutOfMemoryError:CUDA out of memory. Tried to allocate 88.00 MiB. GPU 0 has a total capacty of 23.65 GiB of which 17.06 MiB is free. Process 205137 has 23.62 GiB memory in use. Of the allocated memory 19.40 GiB is allocated by PyTorch, and 140.82 MiB is reserved by PyTorch...
CUDA内存不足。尝试分配490.00 MiB(GPU 0;2.00 GiB总容量;954.66 MiB已分配;62.10 MiB可用;PyTorch总共保留978.00 MiB)如果保留内存>>已分配内存,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 问题3解决方法:运算内存不够的情况下有两种解决方法,第一种方法一般缩小数据...