Disabling transparent hugepages (THP) on Red Hat Enterprise Linux 6 is not taking effect.

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#rhel6 #thp #disable #transparent #hupgepages

本文讨论了在Red Hat Enterprise Linux 6中禁用透明大页(THP)功能时遇到的问题，该功能未能生效。
Sliding Window Attention is enabled but not implemented for `sdpa`； unexpected results may be encoun
ZJQ的博客
04-15 1164
Scaled Dot-Product Attention 是一种用于计算输入序列中元素之间注意力分数的方法。给定查询（Query，QQQ）、键（Key，KKK）和值（Value，VVVAttentionQKVsoftmaxQKTdkVAttentionQKVsoftmaxdk​​QKT​V其中，QQQ是形状为ndk(n, d_k)ndk​的矩阵，KKK是形状为mdk(m, d_k)mdk​的矩阵，VVV。
【sdx12】sdx12增加iperf3编译，出现iperf “ does not appear to contain CMakeLists.txt.错误分析及解决方案
wgl307293845的博客
05-08 976
查看iperf/目录下确实没有 CMakeLists.txt文件，这是由于iperf3不是使用cmake来配置及编译。修改iperf.bb文件。
Centos7禁用THP（Transparent HugePages）
记录点滴生活
09-22 6293
首先检查THP的启用状态： [root@localhost ~]# cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag [always] madvise never [root@localhost ~]# cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled [always] madvise never 这个状态就说明都是启用的。 在运行时禁用THP(Transparent HugePages) 运行以下命令即时禁用THP
怎么在RHEL7上禁用transparent hugepages (THP)
msdnchina的专栏@JiNan,ShanDong
04-05 1917
原文标题：How to disable transparent hugepages (THP) on Red Hat Enterprise Linux 7 原文网址：https://access.redhat.com/solutions/1320153环境Red Hat Enterprise Linux 7transparent hugepages (THP)tuned问题How to disab...
rhel7.2 禁用透明的大页内存--transparent_hugepage(THP)
msdnchina的专栏@JiNan,ShanDong
06-09 5889
rhel7.2 禁用透明的大页内存--transparent_hugepage(THP)
JAVA 项目 centos7 环境安装笔记
07-19
Java项目centos7 环境安装笔记 java环境搭建：jdk下载安装，tomcat下载安装 redis下载安装，nginx下载安装
Red Hat Enterprise Linux 5: MySQL数据库配置与使用
# 第一章：Red Hat Enterprise Linux 5 简介 ## 1.1 Red Hat Enterprise Linux 5 概述 Red Hat Enterprise Linux（RHEL）是一种基于Linux内核的开源操作系统，由Red Hat公司维护和支持。RHEL 5是Red Hat公司于2007...
创建容器时警告网络不可用“WARNING: IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work.”
最新发布
bcz1517的博客
05-13 944
出于安全考虑，Linux系统默认是禁止数据包转发的。所谓转发即当主机拥有多于一块的网卡时，其中一块收到数据包，根据数据包的目的ip地址将数据包发往本机另一块网卡，该网卡根据路由表继续发送数据包。虚拟机中创建Docker容器时出现WARNING: IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work._虚拟机 容器 network not work-优快云博客。. 修改配置文件/usr/lib/sysctl.d/00-system.conf。
Linux版的 Postman工具
01-05
对于Linux用户来说，Linux版的Postman工具提供了与其它平台同样丰富的功能，使得开发者在命令行环境中也能方便地进行API交互。 1. **Postman的安装** 在Linux上安装Postman，可以通过下载官方提供的AppImage或Snap...
THP Transparent HugePages 相关知识与关闭
还不算晕的专栏
12-17 9804
最近遇到个LINUX系统内存比较大，未开 HugePages，业务有变化导致ORACLE连接数剧增至上千个，PageTables达到上百G，导致内存不足系统HANG住的案例。   因此需要开启 HugePages，操作系统是OEL6以上的。LINUX的以下版本:Red Hat Enterprise Linux 6, SUSE Linux Enterprise Server 11, and Ora
【java-bug】Disabling contextual LOB creation as JDBC driver reported JDBC version [3] less than 4
阿来小同学的博客
03-29 2336
Disabling contextual LOB creation as JDBC driver reported JDBC version [3] less than 4 我出现这个问题的原因是：编写好了对象与表的映射文件后，没有在hibernate主配置文件里面添加新增的orm表映射路径。 记得要在hibernate主配置文件即hibernate.cfg.xml文件中添加mapping属性...
SSH整合过程中遇到的一个问题Disabling contextual LOB creation as createClob() method threw error
ununie的博客
12-15 2139
按照黑马spring教程（左慈老师的视频）SSH整合章节的内容自己敲完代码运行之后发现启动tomcat的时候会有这个问题。  搜索的解决方法为： https://stackoverflow.com/questions/4588755/disabling-contextual-lob-creation-as-createclob-method-threw-error 大意是说：这个异常不...
新服务器上线优化准备工作
多拉C梦
03-05 663
安装：1：挂载数据盘     参见     https://help.aliyun.com/document_detail/25426.html?spm=5176.doc25446.2.3.Drvxlf 2：修改主机名称        1) hostname zhangyao  2) vi   /etc/sysconfig/network   3) vi  /etc/hosts  reboot 生...
Disabling contextual LOB creation as createClob() method threw error : java.lang.reflect.Invocation
jie1336950707的博客
10-05 2993
其实只要看第一行就可以了 at org.hibernate.engine.jdbc.internal.JdbcServicesImpl.configure(JdbcServicesImpl.java:244) ，就是在配置的时候没取到值。那么为什么没取到值呢，是因为Hibernate默认是使用jdbc方式来取的，如果使用连接池的方式的话，必须告诉Hibernate一声，让它不使用单纯的JDBC连接
硬核干货！7600字带你学会 Redis 性能优化点, 建议收藏！
weixin_47531845的博客
10-13 396
在一些网络服务的系统中，Redis 的性能，可能是比 MySQL 等硬盘数据库的性能更重要的课题。比如微博，把热点微博[1]，最新的用户关系，都存储在 Redis 中，大量的查询击中 Redis，而不走 MySQL。 那么，针对 Redis 服务，我们能做哪些性能优化呢？或者说，应该避免哪些性能浪费呢？ Redis 性能的基本面 在讨论优化之前，我们需要知道，Redis 服务本身就有一些特性，比如单线程运行。除非修改 Redis 的源代码，不然这些特性，就是我们思考性能优化的基本面。 那么，有哪..
Tomcat，Weblogic，Redis等应用优化汇总
qq_34362409的博客
05-09 1951
tomcat，weblogic，redis等应用优化 一、 tomcat优化 禁用tomcat的AJP协议 在服务状态页面中可以看到，默认状态下会启用AJP服务，并且占用8009端口。 注释： 可以看到AJP服务不存在了。 2. 使用线程池提高性能 在tomcat中每一个用户请求都是一个线程，所以可以使用线程池提高性能。 vim server.xml <!‐‐将注释打开‐‐> <!‐‐ 参数说明： maxThreads：最大并发数，默认设置 200，一般建议在 500 ~ 1
透明大叶（Transparent Huge Pages）
kf_panda
09-06 1639
Transparent Huge Pages的一些官方介绍资料 Transparent Huge Pages (THP) are enabled by default in RHEL 6 for all applications. The kernel attempts to allocate hugepages whenever possible and any Linux process
UserWarning: torch.cuda.amp.GradScaler is enabled, but CUDA is not available. Disabling.
04-29
<think>好的，我现在需要帮用户解决关于PyTorch中`torch.cuda.amp.GradScaler`的弃用警告和CUDA不可用的问题。首先，用户提到遇到了`FutureWarning`和`UserWarning`，特别是关于`GradScaler`的弃用以及CUDA不可用的情况。我需要结合之前的回答，确保解决方案适用于PyTorch 2.0+版本，同时处理CUDA相关的问题。 首先，回顾之前给出的修复方案，主要是将旧版的`torch.cuda.amp.GradScaler`替换为新版的`torch.amp.GradScaler(device_type='cuda')`。但用户现在可能遇到CUDA不可用的警告，这可能是因为他们的环境没有正确配置CUDA，或者在代码中没有正确检测CUDA是否可用。 接下来，我需要分步骤思考： 1. **确认CUDA可用性**：用户提到CUDA不可用的问题，首先需要确保他们的环境中CUDA确实安装正确，并且PyTorch能够检测到GPU。这可以通过`torch.cuda.is_available()`来检查。如果返回False，可能需要重新安装PyTorch或检查CUDA驱动。 2. **更新代码以处理弃用警告**：用户需要将旧版的GradScaler替换为新版，同时根据设备是否可用CUDA来选择正确的设备类型。例如，如果CUDA不可用，可能需要回退到CPU或者其他处理方式，但混合精度训练通常在GPU上进行，所以可能需要提示用户检查环境。 3. **版本兼容性处理**：用户可能需要在不同版本的PyTorch中保持代码兼容，尤其是当他们在不同环境中运行时。之前提供的版本兼容方案需要再次强调，可能需要根据是否支持新API来动态选择。 4. **处理UserWarning的可能原因**：除了弃用警告，UserWarning可能涉及其他问题，比如在CUDA不可用时尝试使用AMP，或者未正确设置autocast的device_type。需要确保在代码中正确处理这些情况，例如在创建GradScaler和autocast上下文时，正确传递device_type参数，并根据CUDA可用性决定是否启用AMP。 5. **错误处理和回退机制**：如果CUDA不可用，用户可能需要禁用AMP，或者在CPU上运行，但AMP主要用于GPU加速，所以可能需要提示用户检查他们的环境设置，或者提供在没有CUDA时的替代方案。 6. **代码示例调整**：需要提供修改后的代码示例，包含CUDA可用性检查，正确处理GradScaler的创建，以及autocast的使用。同时，如果CUDA不可用，可能需要警告用户并禁用AMP相关功能。 7. **验证步骤**：建议用户运行一些诊断代码，例如打印CUDA是否可用，检查PyTorch版本，以及测试修改后的代码是否消除了警告。 8. **常见问题解答**：预见到用户可能会有关于环境配置、版本差异、性能影响的问题，需要准备相应的解答，例如如何安装支持CUDA的PyTorch，如何处理多GPU情况等。 在组织回答时，需要结构清晰，逐步引导用户检查环境，修改代码，处理兼容性，并提供验证方法。同时，引用之前提到的动态批量大小函数作为优化建议的一部分，确保内容连贯。 现在需要确保所有步骤都覆盖了用户的问题，特别是新旧API替换和CUDA问题的结合。例如，当用户尝试使用新版GradScaler时，如果CUDA不可用，是否需要将device_type设置为'cpu'？但AMP在CPU上的支持可能有限，需要查阅PyTorch文档确认。根据PyTorch文档，`torch.amp.autocast`支持CPU上的bfloat16，但GradScaler可能主要用于CUDA。因此，在CUDA不可用时，可能应该禁用AMP或提示用户无法使用。 因此，在代码中应该先检查CUDA是否可用，再决定是否启用AMP和GradScaler。例如： ```python if torch.cuda.is_available(): device = 'cuda' scaler = torch.amp.GradScaler(device_type='cuda', enabled=True) else: # 处理CPU情况，可能禁用AMP device = 'cpu' scaler = None ``` 然后在训练循环中，根据设备类型决定是否使用AMP： ```python with torch.autocast(device_type=device, dtype=torch.float16, enabled=(device=='cuda')): # 前向计算 ``` 这样可以在CUDA不可用时禁用AMP，避免相关的UserWarning。 此外，用户提到的UserWarning可能包括在CUDA不可用时尝试创建GradScaler，因此需要确保在创建GradScaler之前检查设备类型，或者在创建时根据可用性调整参数。 总结解决方案步骤： 1. 检查CUDA是否可用，并处理相关配置。 2. 根据PyTorch版本和CUDA可用性，使用正确的GradScaler API。 3. 在代码中动态调整AMP的启用状态。 4. 提供兼容旧版本的代码示例。 5. 添加错误处理和诊断建议。 最后，确保回答结构清晰，分点说明，代码示例正确，并覆盖用户可能遇到的问题，如环境配置、版本差异、多GPU训练等。</think>以下是针对PyTorch 2.0+版本的完整修复方案，结合CUDA可用性检测和API更新规范： --- ### 一、核心问题诊断 1. **FutureWarning来源**：旧版`torch.cuda.amp.GradScaler`已弃用，需改用设备类型明确的API 2. **UserWarning来源**：未正确检测CUDA状态或设备类型参数缺失 --- ### 二、分步修复指南 #### 步骤1：基础环境检测 ```python import torch # 检测CUDA可用性 (必须优先执行) cuda_available = torch.cuda.is_available() print(f"CUDA可用状态: {cuda_available}") # 输出True才可继续 # 检测PyTorch版本 print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") # 需≥2.0.0 ``` #### 步骤2：新版GradScaler初始化 ```python # 带CUDA状态检测的初始化 if cuda_available: # PyTorch ≥2.0 规范写法 scaler = torch.amp.GradScaler( device_type='cuda', enabled=True, # 根据需求动态启用 init_scale=65536.0 # 默认值可不写 ) else: raise RuntimeError("CUDA不可用，无法使用混合精度训练") # 或回退到CPU模式 ``` #### 步骤3：完整训练流程修正 ```python model = MyModel() model = model.cuda() if cuda_available else model.cpu() # 设备一致性处理 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) for batch in dataloader: inputs, targets = batch inputs = inputs.cuda(non_blocking=True) if cuda_available else inputs # 自动混合精度上下文 with torch.autocast( device_type='cuda' if cuda_available else 'cpu', # 关键参数 dtype=torch.float16, enabled=cuda_available # CUDA不可用时禁用AMP ): outputs = model(inputs) loss = loss_fn(outputs, targets) # 梯度缩放流程 if cuda_available: scaler.scale(loss).backward() scaler.unscale_(optimizer) torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0) scaler.step(optimizer) scaler.update() else: # CPU回退方案 loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad(set_to_none=True) # 内存优化建议 ``` --- ### 三、重点问题解决方案 #### 1. 消除`FutureWarning` ```diff - scaler = torch.cuda.amp.GradScaler() + scaler = torch.amp.GradScaler(device_type='cuda') # 显式声明设备 ``` #### 2. 处理`UserWarning(CUDA不可用)` ```python # 在代码入口处添加硬件检测 assert torch.cuda.is_available(), \ "需要CUDA环境支持，检测到当前运行环境为CPU" # 或启用自动回退 if not torch.cuda.is_available(): print("警告：正在使用CPU进行低效训练") scaler = None ``` #### 3. 多设备兼容写法 ```python device = torch.device('cuda' if cuda_available else 'cpu') # 模型与数据统一设备 model = model.to(device) inputs = inputs.to(device, non_blocking=True) ``` --- ### 四、诊断工具集 #### 1. 验证AMP状态 ```python print(f"AMP启用状态: {scaler.is_enabled()}") print(f"当前缩放因子: {scaler.get_scale()}") ``` #### 2. 梯度溢出检测 ```python if scaler.is_enabled(): print(f"最近溢出次数: {scaler._get_growth_tracker()._overflow_count}") ``` --- ### 五、版本兼容方案 ```python def create_grad_scaler(): if hasattr(torch.amp, 'GradScaler'): return torch.amp.GradScaler(device_type='cuda') elif hasattr(torch.cuda.amp, 'GradScaler'): return torch.cuda.amp.GradScaler() # 旧版回退 else: raise ImportError("不支持的PyTorch版本") ``` --- ### 六、性能优化建议 1. **内存优化**：配合`torch.cuda.empty_cache()`使用 2. **异步执行**： ```python with torch.cuda.stream(torch.cuda.Stream()): # 异步上下文 inputs = inputs.pin_memory().cuda(non_blocking=True) ``` --- ### 常见问题解答 **Q1: 修复后为何仍出现CUDA相关警告？** 需检查： 1. PyTorch是否为GPU版本 (`print(torch.version.cuda)`) 2. 驱动兼容性 (`nvidia-smi`验证) 3. 设备一致性 (确保所有张量在同一设备) **Q2: 如何在CPU上模拟测试？** 禁用AMP并设置设备类型： ```python with torch.autocast(device_type='cpu', enabled=False): # 执行FP32计算 ``` **Q3: 多卡训练需要特殊处理吗？** 需保持scaler与模型并行策略一致： ```python # DDP示例 model = DDP(model, device_ids=[local_rank]) scaler = torch.amp.GradScaler(device_type='cuda') ``` --- [^1]: 异步内存传输技术参考PyTorch CUDA最佳实践文档
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