查看GPU进程并杀死

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原创 最新推荐文章于 2026-03-14 16:00:09 发布 1.6k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
【科研分享】监控服务器GPU、CPU和内存使用情况的方法（Windows和Liunix环境） 　　最近在实验过程中发现，其实本来不太消耗资源的任务，由于Tensorflow的反人类默认设计也经常会直接独占一整块儿GPU的资源，而且独占那么多资源也还是一样的速度，没什么效率。然后去搜索了一下，找到了一些在用服务器跑代码的时候的小技巧和解决方案，给在这里用于自查： 实时监控资源动态 　　大家的服务器一般都是Liunix系统较多，所以在这里普及一个常用的命令可以方便大家实时的查看GPU使用情况，防止互相占用的问题发生： watch -n 1 nvidia-smi 　　其中，-n后面的1是刷新速率 阅读详情

查看GPU占用进程
sudo fuser -v /dev/nvidia*
或
nvidia-smi
杀死某个进程
kill -9 PID

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解决：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 64.00 MiB (GPU 0； 4.00 GiB total capacity； 2 引发pytorch：CUDA out of memory错误的原因有两个： 1.当前要使用的GPU正在被占用，导致显存不足以运行你要运行的模型训练命令不能正常运行 解决方法： 1.换另外的GPU 2.kill 掉占用GPU的另外的程序（慎用！因为另外正在占用GPU的程序可能是别人在运行的程序，如果是自己的不重要的程序则可以kill） 命令行中输入以下命令，可以查看当前正在GPU运行的程序： nvidia-smi 再根据上面显示的正在运行程序的PID，输入以下查看进程的命令，可以查看到进程的相关信息，包括 阅读详情

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QiujieDong
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