GPU释放内存

最新推荐文章于 2025-03-08 09:00:00 发布

_Gus_

最新推荐文章于 2025-03-08 09:00:00 发布

阅读量2.1k

点赞数

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Gussss/article/details/82830952

版权

博客介绍了释放内存的方法，先使用nvidia - smi查看PID序号，再通过kill - 9 PID命令释放内存，属于信息技术中系统操作相关内容。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

首先 nvidia-smi

查看PID序号，

然后使用 kill -9 PID 释放内存

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

_Gus_

关注关注

0
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Pytorch训练模型时如何释放GPU显存 torch.cuda.empty_cache()内存释放以及cuda的显存机制探索

捡起一束光的博客

04-15

9万+

前言训练模型时，一般我们会把模型model，数据data和标签label放到GPU显存中进行加速。但有的时候GPU Memory会增加，有的时候会保持不变，以及我们要怎么清理掉一些用完的变量呢？下面让我们一起来探究下原理吧！ pytorch训练只要你把任何东西（无论是多小的tensor）放到GPU显存中，那么你至少会栈1000MiB左右的显存（根据cuda版本，会略有不同）。这部分显存是cuda running时固有配件必须要占掉的显存，你先训练过程汇总也是无法释放的。 import torch

pytorch笔记：清理GPU内存

qq_40206371的博客

06-19

1930

用top/htop找到相应程序的PID,再使用 kill 结束该进程。可以清理任何先前运行的程序可能遗留的未释放内存。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

GPU 内存释放

qq_44876051的博客

03-01

1256

利用nvidia-smi查询内存占用情况利用kill -9 pid杀死相应进程，其中 PID是nvidia-smi语句查询出来的PID号码

深度学习训练中GPU内存管理

一个AI从业者的博客

03-08

942

在深度学习模型训练中，主流 GPU 显存通常为 8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或 Batch Size 受限，GPU 内存管理是优化性能和避免 OutOfMemoryError 的关键挑战。本博客简介 PyTorch 中 GPU 内存管理的核心函数、用法和实战技巧，帮助开发者高效利用显存资源。

windows释放GPU内存方法

热门推荐

qq_43436046的博客

09-07

4万+

在进行pytorch训练的时候，会出现类似以下错误：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 这表示显卡内存不足，搜索怎么释放显卡的内存的时候，大多都是linux下的解决方法。 windows下可以这样做：打开cmd窗口，输入nvidai-smi查看显卡使用情况如图可以看到下边有个PID表示进程id,然后打开任务管理器，点击详细信息，根据pid找到需要释放的进程结束即可。 ...

GPU 显存释放

05-15

376

【代码】GPU 显存释放。

GPU 命令行释放内存

nwpuxhld

12-21

4万+

我们在使用tensorflow+pycharm 写程序的时候,　有时候会在控制台终止掉正在运行的程序，但是有时候程序已经结束了，nvidia-smi也看到没有程序了，但是ＧＰＵ的内存并没有释放，那么怎么解决该问题呢？首先执行下面的命令 sudo fuser -v /dev/nvidia* #查找占用GPU资源的PID 因为我们只有一块显卡，所以显示如下图所示: 可以看到我们的nvidia0上还有一

Tensorflow100%占用GPU内存

qq_38380853的博客

06-26

1636

Tensorflow占用GPU内存问题解决办法

Tensorflow 实现释放内存

09-18

### Tensorflow 中释放内存的方法与实践在进行深度学习项目开发的过程中，经常会出现内存占用过高导致程序崩溃的问题，尤其是在使用TensorFlow这样的深度学习框架时。本文将深入探讨如何在TensorFlow中有效地管理...

GPUの内存体系及其优化指南

whaosoft143ai的博客

04-25

746

和。这两点分别对应着 IO bound 和 compute bound ，硬件系统的内存体系深刻影响着这两点。因此要实现软件层面的高性能计算，必须要对内存体系有深刻的理解。本篇主要讨论GPU的内存体系，并在此基础上进行CUDA的编程实践。一、GPU的内存体系内存的访问和管理编程语言的重要组成部分，也是实现高性能计算的重要环节。CUDA 内存模型结合了主机和设备的内存系统，具有完整的层次结构，并可以显式地进行控制和优化。1.1 各级内存及其特点。whaosoft aiot http://143ai.com

谷歌 colab GPU 内存查看与释放

questionulic的博客

09-22

9677

谷歌 colab GPU 内存查看与释放参考链接 http://thoughtsondl.blogspot.com/2018/06/how-to-release-or-reset-gpu-memory-in.html # colab https://colab.research.google.com 1. 查看 GPU 内存占用情况首先安装支持包 # memory footprint support libraries/code !ln -sf /opt/bin/nvidia-smi /usr/

如何释放GPU显存？CUDA out of memory 如何解决

michael_quan2013的博客

07-19

9431

但只能释放失活显存，即通过手动释放后，1中的例子显存占用率为1/10。调用 torch 的功能可以实现显存释放 torch.cuda.empty_cache()，(2) 如果又来个稍小的数据进行推理，推理时需占用。(1) 来一个数据并进行推理，推理结束后占用。释放掉并提供给其进行推理，推理结束后又产生。(3) 如果又来个稍大的数据进行推理，需要。失活内存，CUDA会把2G失活内存中的。内存供其推理，推理结束后共占用。失活内存，则此时的占用率仍是。失活内存，推理结束后仍占用。失活内存，此时占用率则为。

释放gpu显存

m0_64913373的博客

04-01

700

在进行深度学习时，有时候会出现训练结束后，显存依旧占用的问题，可能是因为训练进程未能正确关闭，使用如下命令查看gpu进程占用。接着使用linux的kill命令杀掉进程即可。

怎么释放gpu内存占用

qq_40861013的博客

05-13

1万+

释放gpu内存占用有时在tensorflow调用完gpu后，内存并没有得到释放。这时候如果再次使用gpu训练tensorflow模型的话，就会导致一系列的问题。比如会报如下的错误： could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 等等一些莫名的错误，这其实是gpu的内存被占用的原因，那这时候只需要把占用的内存释放就可以了。两种方法可以解决：比较粗暴：直接重启电脑在终端运行 sudo rm -rf ~/.nv/ 注：~/.

GPU释放显存

flyingluohaipeng的博客

09-12

9463

查看gpu使用情况，已经如何释放内存

最新发布

03-12

<think>好的，我现在需要帮助用户找到如何在编程中释放GPU内存的方法。首先，我需要回想一下用户提供的引用内容，看看里面有没有相关的信息。用户提到了三个引用，其中引用[1]提到了显存与主机内存的交互，包括内存拷贝和内存映射的API，以及异步传输。引用[2]讨论了CUDA编程模型中设备与主机的分离。引用[3]则比较了CUDA和OpenCL的不同定位，还提到了矩阵乘法运算。看起来这些引用中并没有直接提到如何释放GPU内存的具体方法，不过可能与CUDA的内存管理有关。接下来，我应该结合自己了解的CUDA内存管理知识来回答。在CUDA中，分配和释放显存通常使用cudaMalloc和cudaFree函数。例如，当使用cudaMalloc分配内存后，必须使用cudaFree来释放，否则会导致内存泄漏。此外，如果使用托管内存（Unified Memory），可能需要cudaFreeHost或者自动管理。对于使用CUDA的Python库如PyTorch或TensorFlow，它们通常有自己的内存管理机制，比如通过del语句和垃圾回收来释放内存，或者手动调用torch.cuda.empty_cache()。另外，用户可能需要针对不同的编程语言或框架有不同的方法，所以需要分情况讨论，比如CUDA C/C++、PyTorch、TensorFlow等。同时，注意事项也很重要，比如确保内存未被使用后再释放，避免悬空指针，以及处理可能的内存泄漏问题。现在需要检查是否有遗漏的要点，比如是否提到了异步释放或者上下文重置的方法。还要确保步骤清晰，语言简洁，符合用户要求的格式，使用中文，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但这里可能用不上数学公式。最后生成相关问题，可能需要考虑不同框架、常见错误、手动与自动释放的区别等。总结下来，回答的结构应该是分点说明不同情况下的释放方法，注意事项，并引用提供的资料中的相关内容，虽然引用中没有直接提到释放内存，但可以关联到CUDA的内存管理部分。然后生成相关问题，帮助用户深入理解。</think>### 如何在编程中释放GPU内存？释放GPU内存的方法因编程框架和工具而异，以下是常见场景的解决方案： --- #### **1. CUDA C/C++ 中的显存释放** 在CUDA编程中，显存管理需手动操作： - **分配显存**：使用 `cudaMalloc` ```c float* d_array; cudaMalloc(&d_array, size); // 分配显存 ``` - **释放显存**：使用 `cudaFree` ```c cudaFree(d_array); // 显存释放 ``` **注意事项**： - 确保指针未被复用后再释放，避免悬空指针。 - 释放后建议将指针设为 `NULL`。 - **统一内存（Unified Memory）**：使用 `cudaFreeHost` 释放主机端映射的显存[^1]。 ```c cudaFreeHost(h_array); // 释放主机端统一内存 ``` --- #### **2. PyTorch 中的GPU内存释放** PyTorch通过垃圾回收和显存缓存管理显存： - **手动释放张量**： ```python import torch tensor = torch.randn(1024, device='cuda') del tensor # 解除引用 torch.cuda.empty_cache() # 清空缓存（可选） ``` - **强制清空缓存**： ```python torch.cuda.empty_cache() # 适用于缓存未及时释放的情况 ``` **注意**：`empty_cache()` 不会释放仍有引用的张量内存。 --- #### **3. TensorFlow/Keras 中的GPU内存释放** TensorFlow默认自动管理显存，但可通过以下方式干预： - **限制GPU显存增长**： ```python gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) # 按需分配 ``` - **手动释放资源**： ```python from keras import backend as K K.clear_session() # 清理计算图和释放资源 ``` --- #### **4. 通用方法** - **重启内核**：在Jupyter Notebook中重启内核可彻底释放显存。 - **命令行工具**：使用 `nvidia-smi` 命令查看进程并终止残留进程： ```bash nvidia-smi # 查找占用显存的PID kill -9 [PID] # 强制终止进程 ``` --- ### **注意事项** 1. **避免内存泄漏**：确保每次 `cudaMalloc` 都有对应的 `cudaFree`。 2. **异步操作**：CUDA的异步传输需同步后再释放内存。 3. **上下文重置**：某些框架（如CUDA驱动错误后）需重置上下文： ```c cudaDeviceReset(); // 重置当前设备 ``` --- ###