GPU显存释放：GPU显存被占用，但不显示进程ID

已于 2022-06-07 10:07:20 修改
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分类专栏： AI/ML/DL Linux 文章标签： 深度学习
于 2021-06-09 19:30:53 首次发布
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LCCFlccf/article/details/103600779
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本文介绍了一种方法来查看并清除占用GPU显存的残留进程。通过使用fuser命令结合具体的GPU设备文件路径，可以列出所有占用指定GPU资源的进程。随后可以通过kill命令将这些进程终止，从而实现GPU显存的完全释放。

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

如果使用命令nvidia-smi不显示占用GPU显存的进程，可以使用以下命令查看(0指的是第0块GPU)：

fuser -v /dev/nvidia0

nvidia后面的0表示GPU的id号。输入上述命令会显示残留的进程，如下：

在这里插入图片描述

逐个把残留进程kill掉就行了，命令为：

kill -9 id

kill完残留进程后，GPU显存即可完全释放。
————————————————
参考：https://blog.youkuaiyun.com/LCCFlccf/article/details/103600779

Linux--无进程却显示占用显存，GPU显存释放方法
夏普通
07-09 1万+
文章目录一、用nvidia-smi查看对应的进程pid二、用nvidia-smi查不到对应的进程pid 程序结束掉，但GPU显存没有释放。 一、用nvidia-smi查看对应的进程pid 用 nvidia-smi 查看显存占用情况如下： 使用kill命令，kill掉对应的进程： kill -9 PID(替换进程号) 再看一下占用情况，可以看到已经释放了： 二、用nvidia-smi查不到对应的进程pid nvidia-smi 查看显存占用情况如下： 发现查不到对应的进程pid，这时候用： bash f
【Ubuntu】GPU显存被占用，但显示没有使用GPU的进程
weixin_45800258的博客
02-20 1118
今天使用服务器的时候发现gpu被占了很多内存，但是使用 `nvidia-smi` 命令并没有发现占这么多显存的进程。通过将gpu视为文件，查看访问该文件的进程来找到问题进程，然后尝试杀死相关进程，最后将该用户下的进程一键杀死来解决问题。
GPU释放显存
flyingluohaipeng的博客
09-12 9566
查看gpu使用情况，已经如何释放内存
GPUs显存清理，再无out of memory；
最新发布
weixin_43488255的博客
03-18 289
第三种方法是在前面两种方法无关用的情况下，再可以使用 ，用ps -aux 命令查看PID 逐步kill 所有与训练相关的进程；nvidia-smi，然后kill -9 [pid];假设PID 为234573， kill -9 234573。如果，PID是连续的数字，如： 234573,234574, 234575, 234576, 234577,可以批量杀死进程， kill -9 23457{3..7}这个方法无需查看，无需一个一个的杀死PID。先查看gpu 显存PID，
Pytorch释放显存占用方式
12-23
如果在python内调用pytorch有可能显存和GPU占用不会被自动释放，此时需要加入如下代码 torch.cuda.empty_cache() 我们来看一下官方文档的说明 Releases all unoccupied cached memory currently held by the caching allocator so that those can be used in other GPU application and visible in nvidia-smi. Note empty_cache() doesn’t increase the amount of GPU me
GPU 显存释放
05-15 391
【代码】GPU 显存释放。
30系 显卡显存被占用又找不到进程的解决办法
weix1235的博客
12-02 3710
最近使用pytorch进行模型训练，调用显卡时出现以下错误： RuntimeError: CUDA out of memory. 傻了，新买的电脑3060，6G显存。啥也没干就不够用了？ 于是开始上网找解决办法，很多大佬说，是显存被其他进程占用又没关闭导致的。建议使用nvidia-smi指令在cmd下查找进程，关闭即可。 乖乖听话： ？没有进程，那到底是什么占用了我的现存！ ...
如何释放GPU显存？CUDA out of memory 如何解决
michael_quan2013的博客
07-19 9592
但只能释放失活显存，即通过手动释放后，1中的例子显存占用率为1/10。调用 torch 的功能可以实现显存释放 torch.cuda.empty_cache()，(2) 如果又来个稍小的数据进行推理，推理时需占用。(1) 来一个数据并进行推理，推理结束后占用。释放掉并提供给其进行推理，推理结束后又产生。(3) 如果又来个稍大的数据进行推理，需要。失活内存，CUDA会把2G失活内存中的。内存供其推理，推理结束后共占用。失活内存，则此时的占用率仍是。失活内存，推理结束后仍占用。失活内存，此时占用率则为。
『GPU爆显存』Windows下杀死GPU进程释放显存
猫天意的博客
08-03 685
解决 Windows下GPU爆显存问题
解决Tensorflow占用GPU显存问题
09-18
然而，当使用 TensorFlow 进行大规模计算时，尤其是涉及到GPU运算时，可能会遇到GPU显存占用过高或者不释放的问题，这可能导致系统资源浪费，甚至阻碍其他任务的执行。本文将详细介绍如何解决TensorFlow占用GPU显存...
GPU占用显存，但看不到PID进程（已解决）
qq_52302919的博客
04-19 7774
awk 命令来处理 fuser 的输出，遍历每一行输出，以 "kill -9 " 开头，后面跟着每个进程的PID。直接使用sudo kill pid，kill指定pid进程，本文案例为22131，则为以下命令。当我们使用nvidia-smi查看显卡占用时发现显存被占用，但是看不到pid进程。fuser 命令来查找哪些进程正在使用 /dev/nvidia* 文件。
【已解决】nvidia-smi不显示正在使用GPU的进程
FRIGIDWINTER的博客
03-02 1万+
本文探究nvidia-smi不显示正在使用GPU的进程的原因并予以解决
杀死GPU进程并释放显存
abcx3261的博客
03-19 1486
kill -9 PID 可用于杀死GPU进程 若杀死进程后显存仍然占用，可用命令fuser -v /dev/nvidia* 查找占用GPU资源的PID，然后执行kill -9 PID结束进程，这样就可以释放内存了。 ...
【解决】GPU占用显存，但看不到PID进程
XC___XC的博客
12-05 4323
awk 命令来处理 fuser 的输出，遍历每一行输出，以 "kill -9 " 开头，后面跟着每个进程的PID。常用的查看显卡基本信息的命令 nvidia-smi 发现显存被占用，但是看不到pid进程。kill进程先大概了解一下是那个情况，别到时候把其他人的进程给断了【苦笑】fuser 命令来查找哪些进程正在使用 /dev/nvidia* 文件。可以使用下面的命令，查看详细的pid进程号和占用的显存。
释放 GPU 显存
weixin_39986534的博客
06-21 1790
在训练深度网络的时候我们常常使用GPU进行加速 可是由于种种原因会导致我们的程序不运行了之后把显存占用。 解决方式： 1、查看这个进程的GPU情况 pmap -d PID 2、通过制定用户查看进程信息 ps -u <你的id> 如果使用命令nvidia-smi不显示占用GPU显存的进程，可以使用以下命令查看： fuser -v /dev/nvidia0 3、删除掉进程 kill id Refer: https://blog.youkuaiyun.com/LCCFlccf/article/detail
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FRIGIDWINTER的博客
04-11 8万+
本文探究CUDA的内存管理机制，总结RuntimeError: CUDA out of memory的背后原因，并给出解决方案
清除占用显存的程序，释放显存——命令
南瓜派三蔬
04-25 3409
sudo fuser -v /dev/nvidia* |awk '{for(i=1;i<=NF;i++)print "kill -9 " $i;}' | sudo sh
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