Pytorch已经可以自动回收我们不用的显存，类似于python的引用机制，当某一内存内的数据不再有任何变量引用时，这部分的内存便会被释放。但有一点需要注意，当我们有一部分显存不再使用的时候，这部分释放的显存通过Nvidia-smi命令是看不到的，举个例子：
随着提问的问题的增多,GPU内存占用也会增加,内存会溢出,有没有办法,每次推理完成后,释放下内存,我使用torch.cuda.empty_cache()不起作用。 Solutions 怎么修改代码,可以在推理内存满了后,释放下内存,继续推理 Additional context No response 要同时清空history才行吧,要不下次推理会把历史对话带上,依然OOM ...
You Only Cache Once:YOCO 基于Decoder-Decoder 的一个新的大语言模型架构 这是微软再5月刚刚发布的一篇论文提出了一种解码器-解码器架构YOCO,因为只缓存一次KV对,所以可以大量的节省内存。 以前的模型都是通过缓存先前计算的键/值向量,可以在当前生成步骤中重用… deeph...发表于deeph... redis的zset有多牛?
for i, batch in enumerate(self.test_dataloader): # torch.cuda.empty_cache() # torch.synchronize() # if empty_cache is used # start timer for copy batch = tuple((device) for t in batch) # to GPU (or CPU) when gpu torch.cuda.synchronize() # stop timer for copy b_input_ids, b...
torch.cuda.empty_cache()# 只有执行完上面这句,显存才会在Nvidia-smi中释放 Pytorch的开发者也对此进行说明了,这部分释放后的显存可以用,只不过不在Nvidia-smi中显示罢了。
但是有的时候你明确知道这个变量没用了并且用del删除了这个变量的话，使用这个可以触发回收一部分显存，...
不会释放正在使用的显存:torch.cuda.empty_cache()只会清空缓存的显存,不会影响当前分配的显存。 可能带来小幅性能开销:频繁调用torch.cuda.empty_cache()可能会导致 PyTorch 失去对某些内存块的重用,因此建议根据实际需求使用,而不要在循环中过于频繁地调用。
据说在pytorch中使用torch.cuda.empty_cache()可以释放缓存空间,于是做了些尝试: 上代码: importtorchimporttimeimportos#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3"device='cuda:2'dummy_tensor_4= torch.randn(120, 3, 512, 512).float().to(device)#120*3*512*512*4/1024/1024 = 360.0Mmemory_alloca...
torch.cuda.empty_cache() 是PyTorch 中的一个函数,用于清理 GPU 上的缓存内存。在 PyTorch 中,GPU 内存的管理是自动进行的,但在某些情况下,可能会积累一些未使用的缓存内存,这可以通过调用 torch.cuda.empty_cache() 来手动释放。 2. 详述 torch.cuda.empty_cache() 函数的作用和重要性 作用:torch.cuda.emp...
东川路第一伊蕾娜 Open and open again vllm加载的超级bug | Initial free memory 4256759808, current free memory 4256759808 先是用torch.cuda.empty_cache(),后面强制device没有解决 最终,怒de了2h找到了:[Bug]: AssertionError: Error in memory profiling. Initial free memory 85470478336, current free...