关于python中显存回收的问题

最新推荐文章于 2025-10-07 07:06:41 发布

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#python #深度学习 #开发语言

在执行Jax任务时，作者遇到显存未被释放的问题，即使设置了不预分配显存。通过问题复现和解决思路，作者发现即使删除对象，显存仍被占用。为了解决这个问题，采用了进程管理的方式，通过multiprocessing创建子进程执行任务，确保显存及时释放，避免显存占用堆积。此方法在不影响返回值的情况下，有效控制了GPU显存的占用。

技术背景

笔者在执行一个Jax的任务中，又发现了一个奇怪的问题，就是明明只分配了很小的矩阵空间，但是在多次的任务执行之后，显存突然就爆了。而且此时已经按照Jax的官方说明配置了 XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE 这个参数为 false ，也就是不进行显存的预分配（默认会分配90%的显存空间以供使用）。然后在网上找到了一些类似的问题，比如参考链接中的1、2、3、4，都是在一些操作后发现未释放显存，这里提供一个实例问题和处理的思路，如果有更好的方案欢迎大家在评论区留言。

问题复现

在未执行任何GPU的任务时，我们可以看到此时 nvidia-smi 的输出如下：

Tue Dec 14 16:14:32 2021       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.42.01    Driver Version: 470.42.01    CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Quadro RTX 4000     On   | 00000000:03:00.0  On |                  N/A |
| 30%   43C    P8    20W / 125W |   1260MiB /  7979MiB |     10%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Quadro RTX 4000     On   | 00000000:A6:00.0 Off |                  N/A |
| 30%   34C    P8     7W / 125W |     10MiB /  7982MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=======================================================

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