GPU显存释放

最新推荐文章于 2025-06-05 23:01:06 发布
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分类专栏： linux
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36184671/article/details/91513876
本文介绍了一种常见情况，即深度学习程序异常退出后，GPU显存未能自动释放，导致后续计算任务无法正常执行的问题。文章提供了一个实用的解决方案，通过使用fuser命令找出占用GPU资源的进程，并利用kill命令强制释放被占用的显存，从而确保资源的有效管理和利用。

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

1 有些时候深度学习程序会异常退出，导致GPU显存无法释放，再进行资源计算时，就会报错，这时候需要显式释放缓存
可用命令fuser -v /dev/nvidia* ，然后kill

Pytorch训练模型时如何释放GPU显存 torch.cuda.empty_cache()内存释放以及cuda的显存机制探索
捡起一束光的博客
04-15 9万+
前言 训练模型时，一般我们会把模型model，数据data和标签label放到GPU显存中进行加速。 但有的时候GPU Memory会增加，有的时候会保持不变，以及我们要怎么清理掉一些用完的变量呢？ 下面让我们一起来探究下原理吧！ pytorch训练 只要你把任何东西（无论是多小的tensor）放到GPU显存中，那么你至少会栈1000MiB左右的显存（根据cuda版本，会略有不同）。这部分显存是cuda running时固有配件必须要占掉的显存，你先训练过程汇总也是无法释放的。 import torch
java检查gpu占用_解决GPU显存未释放问题
weixin_33668386的博客
02-24 915
前言今早我想用多块GPU测试模型，于是就用了PyTorch里的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来支持用多块GPU的同时使用(下面简称其为Dist)。程序运行时，由于程序中其他部分的代码(与Dist无关的代码)出现了错误，导致程序退出。这次使用Dist时没有考虑和处理这种程序崩溃的情况，因此在程序退出前没有用Dist关闭生成的所有进程，最终导致本次进...
『GPU爆显存』Windows下杀死GPU进程释放显存
猫天意的博客
08-03 853
解决 Windows下GPU爆显存问题
释放 GPU 显存
weixin_39986534的博客
06-21 1843
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
GPU显存的作用和如何选择
最新发布
冰恋云的专栏
06-05 929
首先，显存的全称是显示内存，英文是Video RAM或VRAM，是显卡上的专用内存。显存的主要作用是用来存储图形处理单元（GPU）需要处理的数据，比如纹理、顶点数据、帧缓冲区等。数据中转站GPU需要快速访问图形数据（如3D模型、贴图、光影效果），显存为这些数据提供高速缓存。例如：游戏中的4K分辨率贴图需占用大量显存，显存不足会导致贴图加载延迟或画质降低。显存与系统内存（RAM）的区别特性显存（VRAM）系统内存（RAM）设计目标高带宽、低延迟，适配GPU并行计算通用性，适配CPU顺序处理带宽。
GPU 显存释放
weixin_30477293的博客
02-22 457
我们在使用tensorflow 的时候,　有时候会在控制台终止掉正在运行的程序，但是有时候程序已经结束了，nvidia-smi也看到没有程序了，但是ＧＰＵ的内存并没有释放，那么怎么解决该问题呢？ 首先执行下面的命令： fuser -v /dev/nvidia* #查找占用GPU资源的PID 因为我们只有一块显卡，所以显示如下图所示: 可以看到我们的nvidia0上还有一个pytho...
释放gpu显存
m0_64913373的博客
04-01 831
在进行深度学习时，有时候会出现训练结束后，显存依旧占用的问题，可能是因为训练进程未能正确关闭，使用如下命令查看gpu进程占用。接着使用linux的kill命令杀掉进程即可。
如何释放GPU显存？CUDA out of memory 如何解决
michael_quan2013的博客
07-19 1万+
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。
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
【已解决】探究CUDA out of memory背后原因，如何释放GPU显存？
2401_83817122的博客
04-22 1350
关于CUDA GPU显存管理GPU显存占用率和存入的数据尺寸成正相关，越大的数据占用显存越多只要使用了GPU，就至少会占x自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
释放GPU显存
Nicola.Zhang
08-08 2028
查找占用GPU资源的PID fuser -v /dev/nvidia* 然后执行kill -9 PID结束进程
杀死GPU进程并释放显存
热门推荐
08-22 2万+
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 显存未能完全释放
不忘初心，方得始终
06-25 1741
算法同学反馈显存未能完全释放。
GPUs显存清理，再无out of memory；
weixin_43488255的博客
03-18 503
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，
清理gpu内存
weixin_42083481的博客
04-08 770
这段代码的目的是清理不同硬件设备（如CUDA GPU、MacOS MPS、Intel XPU和华为NPU）的内存资源。它通过调用特定于每个硬件平台的清理函数，确保在运行PyTorch任务时释放未使用的内存，从而避免内存泄漏和资源浪费。这种多平台支持的设计使得代码能够适应不同的硬件环境，提高代码的通用性和灵活性。
【cuda】释放cuda显存及进程
luckynote
10-08 1万+
方法2：使用fuser -v /dev/nvidia*，查看当前在工作的所有进程，及占用显存的进程PID。使用方法2，能够查看nvidia-smi中占据显存，但是不工作，并且看不到的进程PID。方法1：逐个关闭方法，即使用kill -9 PID，将占用cuda的进程逐一杀死；方法2：关闭所有占据cuda显存的进程，fuser -k /dev/nvidia*方法1：使用nvidia-smi，查看当前在工作的所有进程PID。使用方法2，能够一行命令，释放所有占据显存的进程，比较方便。
tensorrt内存释放 笔记
jacke121的专栏
11-13 2254
tensorrt内存释放 笔记
如何清空Comfyui的gpu缓存
向来缘浅，奈何情深
06-28 2591
本文介绍了解决ComfyUI绘图服务显存未释放的方法。作者发现ComfyUI在不同模型任务间会自动清空显存，于是提出在每次绘图后自动执行空载任务来释放显存。文章提供了空载工作流JSON文件和Java实现代码，并对比了其他两种方法（启动参数和插件）的无效测试结果。最后简要介绍了基于ComfyUI开发的AI绘图项目功能及源码地址。该方法有效解决了双ComfyUI服务并行时的显存泄漏问题。
服务器如何释放指定GPU显存
04-02
### 如何释放服务器上指定GPU的显存 在深度学习和高性能计算场景下，清理特定GPU的显存通常涉及终止占用该GPU资源的相关进程。以下是具体方法： #### 终端操作流程 可以通过 `nvidia-smi` 命令获取当前系统中各GPU...
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