# 分割线,2023最新pytorch2.0 gpu cuda安装教程 两种方法:从官网选择用cuda命令或者pip命令,官方直达 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 #cu113表示cuda是11.3版本 # torch链接,用上面的命令会自动选择cuda11.3对应的torch gpu版本 https://pytorch.org...
importos# 设置 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 环境变量os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF']='max_split_size_mb:128'importtorch# 确保 CUDA 可用并创建张量iftorch.cuda.is_available():device=torch.device('cuda')tensor=torch.randn(1000,1000,device=device)print(tensor) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8...
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...
result = self.fn(*self.args, **self.kwargs) File "/usr/local/miniconda3/envs/qanything-python/lib/python3.10/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/usr/local/miniconda3/envs/qanything-python/lib/python3.10/site-p...
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"...
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 size 小于阈值但查找到的 Block 的比阈值大(避免浪费block); 两方都大于阈值但 block size 比需要的 size 大得超过了 buffer(此处是 20MB,这样最大的碎片不超...
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...
noticed in the profiler that it said this wasn't set and moving it around reduced the reserved memory in the configuration I was using from 37GB to 27GB
MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 142.76 MiB already allocated; 6.32 GiB free; 158.00 MiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF ...