GPU显存释放：GPU显存被占用，但不显示进程ID

最新推荐文章于 2025-09-29 09:46:39 发布
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本文介绍了一种在命令行下释放被残留进程占用的GPU显存的方法，通过使用fuser和kill命令，可以有效地清除残留进程，从而实现GPU显存的完全释放。

如果使用命令nvidia-smi不显示占用GPU显存的进程，可以使用以下命令查看：

fuser -v /dev/nvidia0

nvidia后面的0表示GPU的id号。输入上述命令会显示残留的进程，如下：
在这里插入图片描述
逐个把残留进程kill掉就行了，命令为：

kill id

kill完残留进程后，GPU显存即可完全释放。

linux显卡被占用但是找不到对应pid问题
诺有缸的高飞鸟的博客
09-02 4503
目录问题解决参考完 问题 在运行任务时，报错显卡memory不够，但是用nvidia-smi发现该卡并没有对应的pid，但是memory却使用了很多 猜想应该是上个任务没被完全杀死，因为几分钟前自己把卡1上的任务停掉的，那就是之前的任务还占用着memory 解决 使用 fuser -v /dev/nvidia* 可以查看卡1上的进程id 发现确实是还有很多进程 使用 ps -aux |grep -v gre|grep 53300 查看进程对应的命令，发现确实是上个任务 然后用kill杀死上面这些id
30系 显卡显存被占用又找不到进程的解决办法
weix1235的博客
12-02 3973
最近使用pytorch进行模型训练，调用显卡时出现以下错误： RuntimeError: CUDA out of memory. 傻了，新买的电脑3060，6G显存。啥也没干就不够用了？ 于是开始上网找解决办法，很多大佬说，是显存被其他进程占用又没关闭导致的。建议使用nvidia-smi指令在cmd下查找进程，关闭即可。 乖乖听话： ？没有进程，那到底是什么占用了我的现存！ ...
GPU显存占用高却找不到相关进程或者是僵尸进程，一招彻底解决GPU幽灵显存占用问题
最新发布
UGhostX的博客
09-29 1206
GPU显存"幽灵占用"问题解决方案 当nvidia-smi显示显存被占用但找不到对应进程时，会导致新任务因显存不足而失败。该问题通常由进程异常终止或残留的共享内存段导致。解决方案分两步：1)使用sudo fuser -k /dev/nvidia*终止所有关联进程；2)执行sudo ipcs -m | grep nvidia | awk '{print $2}' | xargs -I {} sudo ipcrm -m {}清理残留共享内存。完成这两步后，显存将完全释放，GPU可重新使用。
Ubuntu（Linux）GPU显存被占用但是找不到进程解决方法
yzqlyzql的博客
11-22 5494
Ubuntu（Linux）GPU显存被占用但是找不到进程解决方法
如何释放GPU显存？CUDA out of memory 如何解决
michael_quan2013的博客
07-19 1万+
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。
究竟什么占用了你的显存容量
qzlicn的博客
05-03 5171
1、先来看看平常使用的向量所占用空间的大小 pytorch官方发布的向量占用 举例32bit float tensor，占用4个字节，所以对于一张RGB三通道的图像来说，如果长宽分别为500 x 500，数据类型为单精度浮点型，那么这张图所占的显存的大小为：500 x 500 x 3 x 4B = 3M。一个(256,3,100,100)-(N,C,H,W)的FloatTensor所占的空间...
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1、CPU利用率 进行深度学习时，发现电脑CPU占用率太高，接近100%，磁盘有时也达到100%。怀疑没有用GPU进行训练。 任务管理器中只有CPU、内存、磁盘的占用率情况 2、查看GPU占用率 （1）打开cmd窗口（win+R，再输入cmd） （2）在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe...
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然而，当使用 TensorFlow 进行大规模计算时，尤其是涉及到GPU运算时，可能会遇到GPU显存占用过高或者不释放的问题，这可能导致系统资源浪费，甚至阻碍其他任务的执行。本文将详细介绍如何解决TensorFlow占用GPU显存...
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在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，有时会遇到一个常见的问题，即GPU显存充足，但在运行过程中却报出“out of memory”错误。这种情况可能会让人困惑，因为直观上，既然显存足够，就不应该出现这样的问题。本文...
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05-12 6862
lsof /dev/nvidia* kill相应pid http://stackoverflow.com/questions/4354257/stop-all-cuda-processes-in-linux-without-restarting-the-computer
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Linux服务器查看GPU的使用者和占用情况
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查看GPU使用情况，会实时更新。ctrl + c 退出。
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本文探究nvidia-smi不显示正在使用GPU的进程的原因并予以解决
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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
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weixin_44826203的博客
05-18 1万+
torch显存占用分析，以及如何在不关闭进程的情况下，利用代码释放不再占用的显存。
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