Windows下杀死GPU进程释放显存

最新推荐文章于 2025-03-21 10:55:00 发布
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分类专栏： 深度学习 NVIDIA 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_18833967/article/details/124428753
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本文介绍了如何通过nvidia-smi命令检查后台GPU进程，并提到了当命令不可用时，将nvidia-smi.exe路径添加到环境变量中的解决方法。同时，还警告了谨慎使用taskkill命令杀死进程，以免误删重要任务。

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

通过nvidia-smi命令查看当前后台的GPU进程，如果提示该命令找不到，可以把nvidia-smi.exe的路径加入环境变量里，然后在cmd里使用nvidia-smi命令

通过如下命令来杀死指定的进程。

taskkill /PID PID号 /F

建议谨慎使用，不要杀死重要的任务

【Linux】程序已经运行完了，但是占着GPU，没有释放内存怎么办——kill -9 PID
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05-21 1235
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实验室服务器使用指南06：kill-9杀不死进程及无进程占用GPU但显存占用大
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12-21 1839
参考资料 杀掉kill -9杀不死的进程 nvidia-smi无进程占用GPU但GPU显存被占用很多 1.最初是想杀掉8208这个进程，然后很自然地就想kill -9 8208 2.用了kill -9这个命令之后就发现Process name没了，但还是占用内存 3.然后使用cat /proc/8208/status这个命令找到8208这个pid号的父目录ppid 8207,再把父目录杀掉 4.然后8208这个pid果然被杀掉了，但是仍然占用内存？？？ 5.于是使用fuser -v /dev/nv
『GPU爆显存』Windows下杀死GPU进程释放显存
猫天意的博客
08-03 737
解决 Windows下GPU爆显存问题
windows11 怎样释放GPU内存
yyds93的博客
07-14 3188
如下图，在cmd中输入nvidia-smi 查看占有GPU的PID，在开始栏输入任务管理器出现日下界面，在框里输入相应的PID，逐个结束任务即可。面对CUDA out of memory，what should we do?
显卡僵尸进程占用显存，如何kill
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只杀掉1卡上面的显存占用的进程，杀掉带smooth关键字的进程。
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在进行pytorch训练的时候，会出现类似以下错误：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 这表示显卡内存不足，搜索怎么释放显卡的内存的时候，大多都是linux下的解决方法。 windows下可以这样做：打开cmd窗口，输入nvidai-smi查看显卡使用情况如图 可以看到下边有个PID表示进程id,然后打开任务管理器，点击详细信息，根据pid找到需要释放的进程结束即可。 ...
【bug记录】清除僵尸进程，释放GPU显存
Yulki的博客
05-09 2978
在进行深度学习或其他需要GPU支持的任务时，我们有时会发现虽然没有可见的进程在执行，但GPU资源却意外地被占用。这种情况往往会阻碍我们的工作进度，因为新的任务无法启动。如果你遇到了这种状况，不要担心，这里有一些方法可以帮助你解决这个问题。
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### 如何在Windows操作系统上终止占用GPU的进程 对于在Windows操作系统上终止占用GPU的进程，可以通过多种方法实现。一种常用的方式是利用任务管理器来手动结束这些进程。 通过按下`Ctrl + Shift + Esc`组合键可以...
Linux——杀死“僵尸”进程及解决无进程但显存占用问题
WangJialin
05-12 2616
Linux进程PID变为短横线以及解决无进程但显存占用问题
[GPU相关] 结束占用显存的孤儿进程
W1a2b3D的博客
10-17 442
有时候用户把主进程关闭之后，子进程还是驻留在内存中，并且没有释放占用的显存。利用进程组可以快速关掉这些进程
windows下解决占用显存的残留进程
weixin_41932046的博客
04-19 1万+
打开cmd，首先切换目录，输入nvidia-smi，查看显卡的使用情况 我们可以看到有一个进程在使用显卡，PID=10452 接下来通过taskkill /PID杀死这个进程，如果杀不掉就加上/F 再输入nvidia-smi查看一下 可以看到没有进程占用GPU了，显存也从1619MiB减少到37MiB 最后通过任务管理器看一下，确实干净了 ...
杀死GPU进程并释放显存
abcx3261的博客
03-19 1494
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。 ...
【pytorch深度学习结束后，代码已经停止运行，GPU显存未释放】
weixin_43737693的博客
11-09 2147
pytorch深度学习结束后，代码已经停止运行，GPU显存未释放
win10+结束gpu进程PID
sdhdsf132452的博客
03-28 1100
的显存仍然没有释放掉，因此需要使用命令结束它，在跑深度学习的时候，有时候在终端使用。
查看gpu使用情况，已经如何释放内存
Charlotte_DL的博客
08-24 1万+
一、Linux查看Nvidia显卡信息及使用情况，输入：nvidia-smi 表头释义：  Fan：显示风扇转速，数值在0到100%之间，是计算机的期望转速，如果计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了，显示出来就是N/A；  Temp：显卡内部的温度，单位是摄氏度； Perf：表征性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小性能； Pwr：能耗表示；  Bus-Id：...
GPU 命令行释放内存
tsq292978891的博客
05-06 1万+
参考：https://blog.youkuaiyun.com/liangdong2014/article/details/78860661 当用shh连接服务器的时候，用GPU训练模型，在终端端口用ctrl+z终止训练，此时GPU资源可能未立即释放，这时候需要人工来杀死占用GPU显存的进程。 fuser 显示使用指定文件或者文件系统的进程的PID。 在centos系统下，输入以下指令安装 yum in...
解决进程杀死，显存仍在的问题
u013548568的博客
05-13 1万+
1、用nvidia-smi也好，top也好都找不到kill掉的进程了，但是显存仍然占用没有被释放，怎么办呢？毕竟top也找不到进程号呀 用以下指令查找出top没有而他有的进程 fuser -v /dev/nvidia* 逐个kill掉top中不显示的进程就可以了...
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