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 2023-07-19 11:45:34 发布
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分类专栏： Linux 文章标签： linux
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LCCFlccf/article/details/103600779
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。

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

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。

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 3799
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！ ...
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 4395
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
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 5337
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 5059
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...
显卡内存一直被占用解决方式
hxshine的博客
05-12 6772
lsof /dev/nvidia* kill相应pid http://stackoverflow.com/questions/4354257/stop-all-cuda-processes-in-linux-without-restarting-the-computer
查看GPU, cuda,显卡被哪个进程占用
bagba的知识分享库
01-25 5万+
linux查看GPU被哪个进程占用：一个命令搞定。
Linux服务器查看GPU的使用者和占用情况
ZZZZ_Y_的博客
03-25 1788
查看GPU使用情况，会实时更新。ctrl + c 退出。
【已解决】nvidia-smi不显示正在使用GPU的进程
FRIGIDWINTER的博客
03-02 1万+
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
解决：CUDA out of memory，并且查不到process id
maryyu8873的博客
09-02 1576
我们平时使用GPU训练深度学习模型时，有时程序异常终止而gpu的内存却并没有自动清空，导致我们想再次运行程序时，会出现报错：RuntimeError: CUDA out of memory。 这时候最简单直接的办法就是重启电脑，可是如果我们不想老是去重启电脑，或者程序运行在服务器上我们没权限重启怎么办，下面提供几种应对不同情况的办法。 首先，我们在命令行输入nvidia-smi，查看当前gpu使用情况。 当可以查看到进程时 如上图所示，当可以在输出结果中看到process id（PID）时，我们可以直
【已解决】探究CUDA out of memory背后原因，如何释放GPU显存？
FRIGIDWINTER的博客
04-11 8万+
本文探究CUDA的内存管理机制，总结RuntimeError: CUDA out of memory的背后原因，并给出解决方案
解除 GPU 进程(减少显卡占用)
ture_dream的博客
10-04 2万+
first of all: input  : nvidia-smi hen you can see: t 杀死进程命令：kill -9 PID the PID should be number in the chart ,such as 5882 最后重新运行试验，就可以开始跑了
深度学习训练已经停止了，可GPU内存还在占用着，怎么办？
Tina姐的博客
08-19 1万+
该情况通常发生在非正常中断GPU下发生，如手动暂停了训练。然后发现，再一次训练的时候出现错误： RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 736.00 MiB (GPU 0; 10.92 GiB total capacity; 2.26 GiB already allocated; 412.38 MiB free; 2.27 GiB reserved in total by PyTorch) 在终端查看GPU使用情况： 哎，GPU真的一
查询GPU使用情况以及杀死GPU上的多个无用进程
南国那片枫叶的博客
05-07 1万+
一、查看gpu的情况 nvidia-smi 二、查看gpu上的进程情况 fuser -v /dev/nvidia* ps -aux |grep 具体的PID 三、一次杀死多个gpu进程https://www.cnblogs.com/dingyingsi/p/5305792.html ps -ef | grep firefox | grep -v grep | cut -c 9...
GPU释放显存
flyingluohaipeng的博客
09-12 9899
查看gpu使用情况，已经如何释放内存
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
查询GPU时无进程运行，但是显存却被占用了
呆呆象呆呆的博客
02-24 2万+
查询GPU时无进程运行，但是显存却被占用了 1、具体表现 nvidia-smi或者gpustat无进程在GPU上运行，但GPU显存却被占用了 2、造成原因 应该是存在僵尸进程，已经运行完毕或者卡死，但是内存没有释放，处于挂起状态 3、解决方案 3.1 方案一 重启电脑 3.2 方案二 如果电脑不能重启，那就通过命令行： fuser -v /dev/nvidia* 或者有管理员权限的时候 sudo fuser -v /dev/nvidia* 可以看到对应的设备，是有进程的。 最后就用kill命令行杀掉相
Win10任务管理器不显示GPU的解决方法
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08-21 15万+
任务管理器不显示GPU的解决方法
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