高速路上堵车，即使路很宽也走不动GPU利用率不足导致显存使用效率低并行计算任务不足，显存空闲但CPU忙碌提高并行度，或调整任务分配策略 拍照时内存不足，删几张照片就好了显存中缓存数据过多长时间运行导致缓存积累定期清理缓存，或优化数据存储策略 游戏更新后，老存档占空间旧版本PyTorch或CUDA驱动占用显存软件更新后未清理旧版本卸载
1. 理解Memory Management和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的概念 在PyTorch中,Memory Management是指如何有效地管理GPU上的内存,而PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF是一个环境变量,用于配置GPU内存分配方式。 2. Memory Management和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的流程 理解概念 理解Memory Management和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的概念 设置PY...
使用torch.cuda.set_per_process_memory_fraction函数可以设置当前进程可以使用的GPU显存比例,代码示例如下: importtorch# 设置允许最大显存使用量为50%torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5,device=0)# device=0表示第一个GPU 1. 2. 3. 4. 在上面的代码中,我们将进程在第一个GPU上可用的显存限制为...
using multiple GPUs can significantly speed up the process. However, handling multiple GPUs properly requires understanding different parallelism techniques, automating GPU selection, and troubleshooting memory issues.
C10_CUDA_CHECK(cudaGetDeviceProperties(∝,device_));// we allocate enough address space for 1 1/8 the total memory on the GPU.// This allows for some cases where we have to unmap pages earlier in the// segment to put them at the end.max_handles_=numSegments(prop.totalGlobalMem+prop...
cached_memory_fraction:设置缓存内存占 GPU 总内存的比例。缓存内存用于加速后续的内存分配请求。 请注意,调整 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 的值可能会对你的应用程序的内存使用产生显著影响。因此,建议在实际部署之前进行充分的测试和验证。 此外,PyTorch 还提供了其他内存管理工具,如 torch.cuda.empty_cache() 用于清空...
通过使用动态内存释放技术,可以有效地管理GPU内存的使用,从而提高模型的训练速度和准确性。而通过使用动态计算图,可以更加直观和灵活地设计和训练深度学习模型,同时还可以在运行时优化计算图以提高模型的性能。在未来,我们期待看到更多的研究者和开发者利用PyTorch的这些强大功能来开发更高效的深度学习算法和应用。
GPU memory management.此外还可以使⽤ memory_allocated()和max_memory_allocated()观察显存占⽤，并使⽤ memory_cached()和 max_memory_cached()观察由缓存分配器管理的内存。以上这篇Pytorch释放显存占⽤⽅式就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。
在PyTorch中，GPU训练时显卡显存free（即未被使用的显存）可能不会立即分配给当前任务。这是由于PyTorch具有内置的CUDA内存管理器，它负责在GPU内存之间管理数据的分配和移动。当PyTorch需要为一个张量分配内存时，它会向CUDA内存管理器申请一块适当大小的内存。如果该内存块已经存在于空闲池中，则会立即返回...