CPU GPU爆显存

最新推荐文章于 2024-08-03 17:47:56 发布
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#人工智能 #深度学习

博客提及从CPU环境训练换成GPU环境时，出现爆显存的情况，反映了在训练环境转换过程中遇到的技术问题，与人工智能、深度学习相关。

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用CPU的环境训练》？
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换成GPU环境 爆显存

tensorflow代码cpu上可以跑gpu跑报错Blas GEMM launch failed
weixin_40680322的博客
03-21 1442
问题：tensorflow调gpu显存分配的问题。tensorflow默认申请可使用的全部显存，当tensorflow程序运行会话却没有关闭会话释放资源的时候，就会出现此错误。 解决办法：将建立会话后默认的分配全部现存改成按需分配。 具体： 在运行Session时将： with tf.Session() as sess: 替换为 gpu_options = tf.GPUOptions(all...
GPU vs CPU：显卡、显存与矩阵计算的王者之争
最新发布
bill的博客
07-24 1027
比喻时刻：CPU： 像一位博学的教授。思维敏捷（高主频），知识渊博（复杂指令集），擅长解决复杂难题（通用计算、操作系统）和指导少量学生（处理少量线程）。但一次只能深入指导几个。GPU： 像一支规模庞大的小学生军团。每个孩子能力简单（核心简单），但人数极多（数千核心）。在统一号令（SIMT）下，能同时高效完成海量简单作业（并行计算）。他们依赖高速传送带（高带宽显存） 及时分发和收集作业（数据）。矩阵计算： 像要批改一百万份标准试卷。教授（CPU）批得快，但一次只能改几份或几十份（多线程/AVX）
GPU显存爆炸如何解决？
Galen_xia的博客
09-25 1万+
问题：在使用GPU训练网络时，出现RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 11.17 GiB total capacity; 134.77 MiB already allocated; 8.56 MiB free; 3.23 MiB cached)，自己明明11G的显存，为啥还给占满了。 1 .nvidia-smi查看GPU状态： 这时我们发现Memory-Usage(显存使用率)几乎占满了，而Volatil
查看GPU显存 使用率
熊大的博客
04-15 6218
https://blog.youkuaiyun.com/qq_34690929/article/details/79799925
GPU显存泄露/显存溢出/显存爆炸 解决方案
dream6985的博客
08-07 5666
GPU显存泄露/显存溢出/显存爆炸 解决方案
【Pytorch】GPU内存爆炸的原因
iefenghao的博客
07-16 2464
GPU内存爆炸：RuntimeError: CUDA out of memory.
精选资源
检测CPU和GPU处理图片的时间对比.rar_C++_CPU和GPU检测_cuda_gpu 图片 时间
09-14
2. **数据传输**：将待处理的图片数据从CPU内存复制到GPU显存。这一步是通过CUDA API函数如`cudaMalloc`和`cudaMemcpy`完成的。 3. **GPU处理**：定义并编译CUDA内核函数，这些函数在GPU上运行，对图片数据进行操作...
GPU与CPU、显卡、显存关系
ST_君华的博客
03-08 6311
最近开始接触云计算底层GPU虚拟化方面的业务，之前对GPU直通，显存监控等了解的不多，查阅资料，做下总结。 一、GPU与CPU GPU 表示 Graphics Processing Unit，即图像处理单元。一开始的时候GPU 主要用于 3D 游戏的渲染，但是现在GPU已经广泛用于加速计算性负载，比如金融模型计算、科学研究以及石油和天然气开发等。从架构上看，CPU 是由若干核（core）和...
精选资源
CPU & GPU检测工具，Cpu-Z CPU检测软件，GPU-Z 看清显卡的各项参数 GPU识别工具
01-13
Cpu-Z 是一款计算机的CPU检测软件。...GPU-Z(GPU识别工具)功能强大可以检测GPU温度、GPU使用率，而且显存使用率及风扇转速等相关信息。 CPU & GPU检测工具，Cpu-Z CPU检测软件，GPU-Z 看清显卡的各项参数 GPU识别工具
机器学习中的GPU和显存
分享学习期间的笔记心得
05-16 1471
nvidia-smi是Nvidia显卡命令行管理套件，基于NVML库，旨在管理和监控Nvidia GPU设备。nvidia-smi的输出这是nvidia-smi命令的输出，其中最重要的两个指标：显存占用GPU利用率显存占用和GPU利用率是两个不一样的东西，显卡是由GPU计算单元和显存等组成的，显存和GPU的关系有点类似于内存和CPU的关系。gpustat,直接即可安装，gpustat基于nvidia-smi，可以提供更美观简洁的展示，结合watch命令，可以动态实时监控GPU的使用情况。
解决GPU显存未释放问题
Huiyu Blog
11-19 5838
问题：误用Ctrl+z退出程序，结果程序退出了，显存未释放，nvidia-smi仍然可以看到进程。 运行程序报错：pytorch RuntimeError: CUDA error: all CUDA-capable devices are busy or unavailable sudo kill id无法释放显存： 解决办法： sudo -9 kill id 解决GPU显存未释放问题 ...
『GPU爆显存』Windows下杀死GPU进程释放显存
猫天意的博客
08-03 1059
解决 Windows下GPU爆显存问题
GPU显存老是溢出的问题
pku_langzi的博客
12-23 6496
GPU显存溢出解决方案
Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的一个解决方案
热门推荐
xiaoxifei的专栏
11-23 6万+
Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存，有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整，当然如果模型实在太大，那也没办法。 使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下： try: output = model(input) except RuntimeError as exception: if "out of...
关于TensorFlow GPU 跑神经网络爆内存的处理办法
FOYO_NEW_DL的博客
04-21 1万+
本人上一篇博客介绍了vgg16模型的finetuning（网址：点击打开链接），在cpu上跑没问题，但是我在全部复制到gpu（gtx750TI）上跑却发生爆内存的情况，下面介绍一下我的解决办法。      不得不承认爆内存跟我的渣渣gpu有关，为了尽量的减少gpu内存的使用率，在加载vgg16模型的时候并没有直接调用命令，而是把网络的权重跟偏置都设为常值，直接赋值，减少了以后sess.r...
【踩坑】深度学习 Torch 爆显存的原因（显存不够用等问题）
weixin_37879562的博客
11-04 3万+
简介 在深度学习过程中，使用显卡的情况主要有两个过程：一、网络模型训练过程；二、网络模型测试过程。在这两个过程中，都可能存在爆显存或者爆内存的情况。在编程过程中，有很多同学应该都遇到这种情况，本文提供了针对这些问题的解决方案供大家参考。 正常情况下无论是训练还是测试，显卡占用的显存资源不会大范围波动。 情况1 训练过程中爆显存 在训练过程中，如果出现显存不够用的情况，可以先分析具体什么情况。 （1）如果瞬间爆掉显存，很大可能是因为显卡加载模型并载入训...
动态查看GPU显存
YoJayC的博客
02-03 1560
在Linux中可以使用watch -n 0.1 nvidia-smi命令来动态查看GPU中的显存消耗情况 watch命令的用法可以看这里
关于模型训练中显存占用过大的或直接报显存爆炸的解决方法
阿杜的博客
04-03 6919
模型训练显存爆炸解决方法 在模型训练中，应该理解梯度、反向传播、图层、显存这些概念，在模型训练过程中，一般会分为训练+验证+测试 ，在这些过程中，一般在训练过程中会比较占用显存，因为涉及到反向传播，需要大量的梯度，这些数据又存放在显存中。 在今天模型的训练中，突然发现可以训练，但是在验证过程中出现显存爆炸炸，提示我显存不足，我就很纳闷，一直在找问题，终于发现了： 在我的训练代码中： for epoch in range(0, epoch_num): net.train()
GPU Memory Problems in PyTorch（显卡爆炸与利用率不足）
nakaizura
08-15 6144
如今研究人工智能，跑深度学习算法，显卡/GPU绝对是第一大门槛，所以不管您是1080Ti还是V100，如果不能发挥出GPU的最大能力，那它可能就是不是显卡而是块普通的砖头了吧。 显卡爆炸 显卡爆炸和内存的使用紧密相连，特别是在代码中对某些变量的不当使用，很有可能内存泄露，从而慢慢得导致显卡OOM（out of memory）。一般来说，计算模型时显存主要是模型参数 + 计算产生的中间变量，细分可以占用分四个部分： 模型参数 模型计算中间结果 反向传播中间结果 优化器额外参数 但是如果模型出现显卡内存不足
python释放CPU、GPU内存显存
06-02
如果使用Python进行深度学习或其他需要GPU加速的任务，可能会占用大量GPU显存。为了释放GPU显存，可以使用以下方法： 1. 在代码中使用`tf.Session`或`tf.InteractiveSession`时，使用`sess.close()`方法关闭会话，...
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