减少 GPU 显存使用的办法

最新推荐文章于 2025-12-08 12:57:27 发布
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#pytorch #深度学习

在深度学习模型的测试过程中，使用torch.no_grad()上下文管理器可以避免计算梯度，提高效率。这在不更新模型参数，仅进行预测或者评估时非常有用。通过这种方式，我们可以节省内存并加快推理速度。

with torch.no_grad():

在网络的 Test 阶段，完全可以使用该条语句。

Python 领域 vllm 内存优化与减少显存占用
Python编程之道的博客
07-13 613
本文旨在为使用vLLM框架进行大语言模型(LLM)推理的开发者和研究人员提供全面的内存优化指南。我们将重点关注如何在保持模型性能的同时，显著减少显存占用，从而支持更大的模型或更高的并发请求。文章首先介绍vLLM的基本架构和内存消耗原理，然后深入探讨各种优化技术，接着通过实际案例展示优化效果，最后讨论未来发展趋势。vLLM: 一个高效的大语言模型推理和服务框架KV缓存: 存储注意力机制中的Key和Value向量的缓存分页注意力: 将KV缓存分页管理的优化技术连续批处理。
如何限制docker容器使用内存大小
sg_knight的专栏
01-30 1万+
本文介绍如何通过docker运行参数配置限制docker容器可以使用的内存上限。docker容器默认可以使用全部宿主机的所有内存和 swap 分区，比如宿主机的内存是32G，则运行一个docker容器最多可以分配到32G内存，如果启用了多个docker容器，则很快宿主机的内存就耗尽了。内存限制相关参数如下选项描述内存限制，格式是数字加单位，单位可以为 b,k,m,g。最小为 4M内存+交换分区大小总限制。格式同上。必须必-m设置的大内存的软性限制。格式同上。
Pytorch有什么节省内存（显存）的小技巧？
idol24的博客
06-19 1241
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！戳我，查看GAN的系列专辑~！正文之前的福利：120元买300元的书！！！扫以下码，购买/搜索...
Docker资源（CPU/内存/磁盘IO/GPU）限制与分配指南
吃果冻不吐果冻皮
09-14 5536
什么是cgroup？ cgroups其名称源自控制组群（control groups）的简写，是Linux内核的一个功能，用来限制、控制与分离一个进程组（如CPU、内存、磁盘输入输出等）。 什么是Docker资源限制？ 默认情况下，Docker容器是没有资源限制的，它会尽可能地使用宿主机能够分配给它的资源。如果不对容器资源进行限制，容器之间就会相互影响，一些占用硬件资源较高的容器会吞噬掉所有的硬件资源，从而导致其它容器无硬件资源可用，发生停服状态。 Docker提供了限制内存，CPU或磁盘IO的方法， 可以
tensorflow 限制GPU显存的使用
lixixi
03-15 1193
tensorflow 1 里使用这部分限制显存 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.5) config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options) session = tf.Session(config=config) 在tensorflow 2里使用这部分限制显存 gpu_options = tf.compat.v1.GPUOptions(per_process_gpu_memor
docker用gpu的参数_nvidia-docker中GPU的使用限制？
weixin_39807541的博客
12-20 1722
的问题可以通过这种方式来解决尝试，只是“NVIDIA-泊坞窗”前添加环境变量“NV_GPU”如下：[[emailprotected] ~]# NV_GPU='4,5' nvidia-docker run -dit --name tf_07 tensorflow/tensorflow:latest-gpu /bin/bashe04645c2d7ea658089435d64e72603f69859a...
【深度学习】干货！小显存如何训练大模型
fengdu78的博客
03-02 1660
之前Kaggle有一个Jigsaw多语言毒舌评论分类[1]比赛，当时我只有一张11G显存的1080Ti，根本没法训练SOTA的Roberta-XLM-large模型，只能遗憾躺平。在这篇文...
gpu内存不足的解决办法
06-03
### 解决GPU内存不足的方法 在深度学习中，当遇到GPU内存不足的问题时，可以采取以下多种方法进行优化和解决。...此外，分布式训练还能解决各个 GPU 显卡负载不均衡的问题，进一步提高显存利用率[^3]。 --- ###
GPU显存不足
03-26
### 解决GPU显存不足问题 当遇到GPU显存不足的情况时，可以通过优化代码逻辑、调整硬件资源分配以及改进模型设计等方式缓解这一问题。以下是几种常见的解决方案： #### 1. 查看并监控GPU使用情况 为了更好地了解...
vllm 降低显存使用办法
03-18
### 如何优化 vLLM 以减少 GPU 显存占用 为了有效降低 vLLM 的显存使用，可以从以下几个方面入手： #### 1. 调整 `gpu_memory_utilization` 参数 通过调整 `gpu_memory_utilization` 参数来控制 GPU 内存的利用率...
kaggle gpu显存不足
01-13
### 解决Kaggle平台GPU显存不足的方法 当面对大型数据集或复杂模型时，可能会遇到GPU显存不足的情况。为了有效应对这一挑战，可以采取多种策略来优化资源利用并提高计算效率。 #### 使用更高效的网络架构 选择参数...
docker容器使用GPU方法
m0_54850467的博客
03-25 7992
为了使docker容器可以使用nvidia-docker,可以有如下几种办法： 1、无nvidia-docker 在早期的时候，没有nvidia-docker，可以通过在容器内再部署一遍nvidia GPU驱动解决。同理，其他设备如果想在容器里使用，也可以采用在容器里重新安装一遍驱动解决。 2、nvidia-docker1.0 nvidia-docker是英伟达公司专门用来为docker容器使用nvidia GPU而设计的，设计方案就是把宿主机的GPU驱动文件映射到容器内部使用，可以通过tensorflow
解决Docker + Tensorflow serving启动服务时占用所有GPU
roxxo的博客
05-29 2530
Docker + Tensorflow serving启动服务 官网命令如下 docker run -p 8503:8501 -t $USER/resnet_serving 后会将所有占用剩余的GPU ，但实际只需使用一个 启动命令中加入红色部分 docker run -p 8503:8501 --name tfserving-resnet -e NVIDIA_VISIBL...
Docker--限制容器的资源使用
恐龙让Lee的博客
05-02 6009
容器所用内存资源的限制、用户内存限制、内核内存限制、设置内存预留实现软限制。容器所用CPU资源的限制：CPU份额限制、CPU周期限制、CPU放置限制、CPU配额限制。容器所y用块I/O宽带限制：设置块I/O权重、限制设备读写速率。资源限制的实现机制。示例：验证分析容器资源限制的实现机制、动态更改容器的资源限制。
GPU资源总是被抢占？，掌握这3种Docker配额限制方法就够了
最新发布
LearnFlow的博客
12-08 672
解决Docker GPU资源抢占难题，掌握这3种配额限制方法就够了。本文详解如何通过nvidia-docker、资源请求与限制配置、CUDA可见设备控制实现精准的Docker GPU资源的配额限制，适用于多用户共享GPU场景，提升资源利用率与任务稳定性，值得收藏
深度学习训练模型时，GPU显存不够怎么办？
idol24的博客
12-08 6148
作者丨游客26024@知乎（已授权）编辑丨极市平台来源丨https://www.zhihu.com/question/461811359/answer/2492822726题外话，我为什么要写这篇博客，就是因为我穷！没钱！租的服务器使用多GPU时一会钱就烧没了（gpu内存不用），急需要一种trick，来降低内存加速。回到正题，如果我们使用的数据集较大，且网络较深，则会造成训练较慢，此时我们要想加...
GPU 显存不足怎么办？
热门推荐
zhuiqiuk的专栏
06-05 2万+
前言 最近跑的模型都比较大，尤其是Bert， 这真的是难为我 1080ti 了， 在Bert的Example中，官方提供了一些 Trick 来帮助我们加速训练，很良心， 但感觉还不够，于是花费一些时间整理出一个 Trick 集合，来帮助我们在显存不足的时候来嘿嘿嘿。 本文分为两大部分，第一部分引入一个主题：如何估计模型所需显存， 第二个主题：GPU显存不足时的各种 Trick 。 监控 GP...
深度学习训练降低显存指南
Zjhao666的博客
06-04 3662
一、小模块API参数inplace设置为True 比如：Relu()有一个默认参数inplace，默认设置为False，当设置为True时，通过relu()计算时的得到的新值不会占用新的空间而是直接覆盖原来的值，这也就是为什么当inplace参数设置为True时可以节省一部分内存的缘故。 ...
【显存优化】深度学习显存优化方法
AI爱好者的博客，分享计算机领域相关知识
06-27 7419
深度学习gpu的显存至关重要，显存过小的话，模型根本无法跑起来，本文介绍几种显存不足时的优化方法，能够降低深度学习模型的显存要求。
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