linux下kill显卡上的程序

最新推荐文章于 2025-05-19 08:18:20 发布
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分类专栏： pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WYXHAHAHA123/article/details/88049743
本文详细介绍了如何使用nvidia-smi命令找出并终止在GPU上运行的程序主线程及其子线程，通过实例演示了如何查找特定程序的主线程PID，并解释了kill主线程后系统自动回收子线程的过程。

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

nvidia--smi

nvidia-smi命令显示出每块显卡上运行程序的主线程PID，首先找到所想要kill掉的程序的主线程（ps -ef | grep train.py），然后kill掉主线程即可，kill掉主线程之后，再ps -ef | grep train.py，可以看到还会有很多子线程残留，以前我都是一个子线程一个子线程地kill掉，现在发现不用，kill掉主线程之后，等待一段时间，系统会自动回收由那个主线程所产生的所有子线程。

杀掉所有显卡上的任务
weixin_42896263的博客
08-13 746
杀掉显卡的任务的命令
linux服务器精确kill掉占用某几张卡的显存的程序
hxxjxw的博客
10-14 1323
ps aux | grep python 或 ps aux | grep open-mmdetection 这里可以明显的看到local_rank=0和=1的两个程序就是占用我0卡和1卡的程序，果断kill -9 杀掉就可以了 这里还可以甄别其他程序，像tensorboard，multiprocessing semaphore_tracker, multiprocessing spawn 后两个明显是DDP多卡训练的一些监控进程 ...
linux 一行代码清理显卡所有僵尸进程
qq_45957132的博客
12-08 1284
使用linux 经常有一些占用显存的进程无法彻底清除。可以使用一行代码解决。如果是多卡，把nvidia0改成nvidia1 等等一个个清理。
Linux kill&pkill指令
最新发布
gongwanzhang的博客
05-19 1435
kill和pkill是Linux系统中用于进程管理的两个重要命令。kill通过进程ID（PID）向特定进程发送信号，默认发送SIGTERM（信号15）请求进程优雅退出，但也可指定其他信号如SIGKILL（信号9）强制终止进程。pkill则通过进程名或其他属性（如用户、命令行参数）发送信号，支持正则表达式匹配，适合批量操作。
【Linux】Kill Process 后依然占用显卡空间并显示 No Such Process
潘小蓝的博客
04-24 5474
在显卡上使用 Crtl + C 结束某个进程后，使用 nvitop 工具或者 nvidia-smi 命令，显示 No Such Process，但是确占用着显卡空间。搜索这个 PID 时，也显示找不到。
杀死显卡中的进程
计算机视觉
09-05 1018
杀死显卡中的进程
linux 查看并kill指定显卡上的进程
m0_55985272的博客
09-21 1230
2.​ 使用fuser命令查看当前正在使用指定显卡的进程‌。（注意：这里的0应该是您要清理的显卡的序号）。这个命令会列出所有正在使用该显卡的进程ID（PID）。3.​然后就可以看到这块卡上的进程，kill -9 XXXX 即可。
2021-07-29——kill显存进程相关
April_Liu的blog
07-29 383
0写在前面 为了铺（凑）垫（个）背（字）景（数），介绍一下队友吧—— 故事发生在四年前，2017年的秋天，我倒了公交地铁地铁公交将近3个小时的路程，去北京联合大学考计算机四级，在排队进场的时候看见前面有两个瘦瘦高高的同学，隐隐约约的看见他们准考证上备注信息上写着NCIST，我想哇哦一个学校的，然后我唐突的过去打了声招呼，于是我们就这么认识了，后来的故事简而言之就是，在数模群里加上他，然后才知道我们建模时期就应该见过，然后后面巧的是我们的计算机四级都没过还得重考一次，考研时候，通过不同人占的座位又奇迹般的占到
转载：linux的关闭显卡进程
weixin_41529093的博客
06-21 633
仅作为记录，大佬请跳过。 watch -n 1 nvidia-smi kill -9 2874 参考：传送门 传送门2
【服务器使用】Linux系统下使用kill命令杀死进程后仍占用GPU显存
phoebeXD的博客
10-26 3078
在服务器上跑深度学习模型时，使用kill命令杀死进程后，使用nvidia-smi命令发现Processes是消失了，但显存仍有一部分被占用。本来以为可能是有僵尸进程，后来分析应该是有子进程的内存没有释放掉？
linux下批量清理占用显存的进程
onion_rain的博客
03-21 1766
在跑TensorFlow、pytorch之类的需要CUDA的程序时，强行Kill掉进程后发现显存仍然占用，这时候可以使用如下命令查看到top或者ps中看不到的进程，之后再kill掉： fuser -v /dev/nvidia* 批量清理显卡中残留进程(无sudo权限)： fuser -v /dev/nvidia* |awk '{for(i=1;i<=NF;i++)print "kill -...
windows下杀死GPU进程
python_plus的博客
12-25 2415
1.windows+R 到cmd窗口，输入nvidia-smi,出如下窗口 2.输入指令： taskkill /PID PTD号 /F 例如我上面： taskkill /PID 16676 /F
GPU手动或批量kill僵尸进程
the__future的博客
04-12 3372
GPU运行的时候经常会存在显存不足的情况，这里需要将其kill掉. 可以直接用以下语句进行删除 kill -9 PID 其中的PID，可以通过下面的语句来进行查询。 nvidia-smi 如果需要动态的显示显卡的使用情况，则需要用一下的命令： watch -n cycle nvidia-smi 注意，将其中的cycle替换为一个具体的数字，单位为s，如1 ...
如何在Linux终端下关闭指定的GPU进程
weixin_38208741的博客
11-02 1万+
本人再用terminal终端进行操作时候，发现自己平时使用的GPU被占用了，teamviewer用因为商业化而被禁用，参考别人的程序来 终止使用GPU的程序，如下： 首先，我们在终端输入nvidia-smi： nvidia-smi 在下面的Processes框框里，我们可以看到正常进行的进程，最左边一列是GPU的ID，第二列是我们待会需要用来终止进程的PID 当我们想要终止其中某个/或几...
linux-查看gpu进程and杀死进程
jane_6091的博客
11-08 6252
查看进程：nvidia-smi 杀死进程：kill -9 PID
GPU nvidia-smi
WYXHAHAHA123的博客
02-15 707
服务器上有多块GPU，每块GPU上可能运行着多个python程序，之前在调试程序时，每次想要kill掉正在运行的程序，我都是  ps -ef | grep xxx.py     这个命令会从当前所有正在运行的python进程中找到名称为xxx.py的进程，给出所有父进程ID和子进程ID，通常做法是先kill掉父进程PID，再一个个地kill掉子进程PID，这样的做法看似有些复杂。‘ 今天问过一...
GPU占用情况、进程查询和停止方法
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四方的优快云
08-09 2万+
GPU查询占用情况指令为 gpustat 输出如下   具体查询进程号的指令为 nvidia-smi 输出如下   如果想要kill掉某个进程，指令为 kill -9 PID #PID是nvidia-smi语句查询出来的PID号码  ...
如何监控GPU使用情况并杀死指定其中进程
weixin_34176694的博客
04-10 596
仰望高端玩家的小清新http://www.cnblogs.com/luruiyuan/ 有时候我们常常会有一个需求是监控GPU指定情况，并且需要根据需要杀死GPU进程 这里介绍几个与之相关的指令： watch -n 秒数 命令 ：每隔指定秒数，就执行一次命令，并将结果打印在屏幕上 例如： watch -3 nvidia-smi watch -n 3 nvidia-smi ...
解决Linux Nvidia并行任务强行终止后kill不死进程
brain_zZ的博客
07-10 1万+
kill杀死程序流程检查GPU进程nvidia-smi单卡任务kill指令kill -GPU索引号 -PID多卡任务kill指令fuser -v /dev/nvidia*kill -PID小结 最近在学习Pytorch的DistributedDataParallel API进行多GPU并行计算的实现，并行虽好，但是一旦代码有bug手动强行终止运行，经常出现部分进程还没终止的现象，还在后台运行占用资源，必须手动杀死进程。然而kill进程却没那么顺利，有些进程怎么也杀不死，看了好些方法都没用，最后自己摸索了出来
linux查看显卡内存
04-02
### 如何在 Linux 中检查 GPU 显存占用或显卡内存状态 #### 工具介绍 可以使用 `nvidia-smi` 或者更高级的工具如 `nvitop` 来监控 NVIDIA GPU 的显存占用情况。 - **nvidia-smi**: 这是一个由 NVIDIA 提供的标准命令行工具，能够展示 GPU 的基本信息、显存使用量以及其他硬件参数。该工具适用于 Windows 和 Linux 平台[^1]。 - **nvitop**: 如果需要更加直观和动态的信息展示，则可以选择安装并使用 `nvitop`。这是一个类似于 Unix 下经典资源管理器 `top` 的增强版 GPU 资源监视器，提供了更为丰富的交互功能[^2]。 #### 使用方法 以下是具体的操作方式： ##### 方法一：通过 nvidia-smi 查看 执行如下命令即可获取当前系统的 GPU 状态概览： ```bash nvidia-smi ``` 这条指令会返回一系列数据，其中包括每张 GPU 卡上的显存总量及其已被消耗的部分。 ##### 方法二：借助 nvitop 实现持续监测 对于希望获得实时更新的数据流场景来说，“nvitop”无疑是个更好的选项。首先需确保已正确设置环境变量 PATH 后再尝试运行下面这句代码启动程序： ```bash pip install --upgrade pip setuptools wheel && \ git clone https://github.com/XuehaiPan/NViTop.git /tmp/nvitop && cd /tmp/nvitop && python setup.py install nvitop ``` 完成上述步骤之后就可以直接键入 'nvitop' 开始体验其强大的特性了。 值得注意的是，在分析过程中我们还应该意识到一点——即所谓的“显存占用率”并不总是与实际计算负载成正比例关系；换句话说就是即使某个时刻 CPU 处于高负荷运转当中也不代表相应的视频缓冲区就一定会被填满同样道理反之亦然所以单独考量任何一个维度都不足以全面反映整个图形处理单元的工作状况因此建议综合考虑多方面因素来进行评估[^3]。 如果发现某些不必要的应用程序占用了过多宝贵的 VRAM 资源，可以通过查找对应进程 ID (PID)，然后利用 system call 将它们终止掉从而释放空间。例如先定位到目标进程后再发出信号强制关闭它: ```bash ps -ef | grep python kill -9 <pid> ``` 这里 `<pid>` 应替换为你所找到的确切数值[^4]。 综上所述，无论是简单的静态查询还是复杂的动态跟踪需求都可以很好地满足，并且操作简便易懂非常适合初学者快速入门学习掌握这些技能点以便日后更好地维护自己的开发平台设备正常运作下去。
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