GPU使用进程的查看和管理

当修改batch_size问题未解决时,发现GPU被多个进程占用。通过查看GPU使用情况,发现6个进程占用资源。执行特定命令,依据PID强制关闭相关进程,从而解决GPU资源占用问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在跑深度学习的时候出现问题
Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0)  out of memory

修改batch_size的大小错误依旧存在,最后发现是一些进程在占用GPU所导致。关闭这些进程,错误消失。

查看GPU使用情况
nvidia-smi

显示如下:

aicrobo@ubuntu:~$ nvidia-smi
Thu Mar 29 19:52:48 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 367.48                 Driver Version: 367.48                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 106...  Off  | 0000:01:00.0      On |                  N/A |
| 32%   41C    P2    27W / 120W |   1705MiB /  3012MiB |      0%  
<think>嗯,用户问的是如何结束所有使用GPU进程。我需要先理解用户的具体需求背景。可能他们在安装或卸载CUDA时遇到了问题,需要停止GPU进程才能继续操作。之前的对话中提到过在安装CUDA时卡住,可能用户现在遇到了类似的问题,所以需要结束占用GPU进程。 首先,我需要考虑不同操作系统的解决方案,因为用户可能使用Windows或Linux。对于Windows用户,任务管理器是一个直观的工具,但可能需要详细步骤指导。而Linux用户可能需要使用终端命令,比如nvidia-smi配合kill命令。另外,用户可能不太熟悉命令行操作,需要给出具体的命令示例。 还要注意,用户可能需要彻底终止所有相关进程,包括后台服务。比如在Linux下,除了通过nvidia-smi找到的进程,可能还有一些守护进程或服务在运行,需要进一步处理。此外,可能需要建议用户进入文本模式安装,避免图形界面占用GPU。 另外,用户可能不知道如何验证是否所有进程都已终止,可以建议使用nvidia-smi再次检查。同时,提醒用户谨慎使用kill命令,避免误杀系统关键进程。对于Windows用户,可能需要提到第三方工具如Process Explorer,但主要使用系统自带的任务管理器即可。 最后,需要确保回答结构清晰,分步骤说明,便于用户跟随操作。同时语言要简洁,避免技术术语过多,让不同技术水平的用户都能理解。可能还需要强调在结束进程前保存工作,防止数据丢失。</think>以下是结束所有使用GPU进程的操作方法,适用于 **Windows** **Linux** 系统: --- ### **Windows 系统** #### **方法1:通过任务管理器** 1. **打开任务管理器** 右键点击任务栏 → 选择“任务管理器”,或按 `Ctrl+Shift+Esc`。 2. **结束GPU相关进程** - 在“进程”选项卡中,查找使用GPU资源的程序(如游戏、浏览器、深度学习框架等)。 - 右键点击目标进程 → 选择“结束任务”。 3. **重点检查程序** - **浏览器**:Chrome/Firefox 可能因硬件加速占用GPU。 - **深度学习工具**:PyTorch、TensorFlow 的训练脚本或IDE(如Jupyter Notebook)。 - **图形软件**:Blender、Adobe系列等。 #### **方法2:通过命令行** ```cmd # 列出所有GPU进程(需安装NVIDIA驱动) nvidia-smi # 根据列出的PID结束进程(将1234替换为实际PID) taskkill /PID 1234 /F ``` --- ### **Linux 系统** #### **方法1:使用nvidia-smi + kill** ```bash # 1. 查看GPU占用进程 nvidia-smi # 2. 根据PID结束进程(例如PID为1234) kill -9 1234 # 或批量结束所有CUDA相关进程 sudo kill -9 $(ps aux | grep 'cuda\|python\|jupyter' | awk '{print $2}') ``` #### **方法2:系统级清理(彻底释放GPU)** ```bash # 重启图形界面(适用于Ubuntu/CentOS) sudo systemctl restart display-manager # 或进入文本模式(彻底脱离GPU占用) sudo systemctl isolate multi-user.target ``` --- ### **通用建议** 1. **验证是否释放成功** 再次运行 `nvidia-smi`(Linux/Windows)或任务管理器,确认无进程占用GPU。 2. **防止进程自动重启** - 关闭可能自动启动GPU的程序(如Steam、云游戏平台)。 - 禁用浏览器的“硬件加速”功能(Chrome:设置 → 系统 → 关闭硬件加速)。 3. **高危操作提示** - 不要强制结束系统关键进程(如`Xorg`、`桌面环境`)。 - 保存工作后再操作,避免数据丢失。 --- ### **扩展工具** - **Windows**:使用 `Process Explorer`(微软官方工具)更详细分析进程。 - **Linux**:`gpustat` 工具(`pip install gpustat`)可更清晰查看GPU占用。 执行完毕后,即可安全进行CUDA安装/卸载或其他需要独占GPU的操作!
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值