释放cuda显存及进程

最新推荐文章于 2025-05-08 08:29:02 发布
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分类专栏： linux 文章标签： linux 运维 服务器
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lgh0824/article/details/127126483

1. 查看当前cuda所有进程

方法1：使用nvidia-smi，查看当前在工作的所有进程PID

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

2. 杀死进程

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*

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。

参考文献

【cuda】释放cuda显存及进程

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
报错torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory...CUDA 内存溢出如何解决？
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**My Coding Family**
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🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
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CUDA：out of memory的解决方法（实测有效）
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CUDA out of memory问题通常发生在深度学习训练过程中，当GPU的显存不足以容纳模型、输入数据以及中间计算结果时就会触发。：深度学习模型尤其是大型模型，如Transformer或大型CNN，拥有大量的参数，这些参数在训练时需要被加载到GPU显存中。同时，如果批量大小（batch size）设置得过大，一次性处理的数据量也会增加，进一步加大显存的负担。
释放显存
weixin_43077628的博客
05-19 2544
在用pytorch训练完模型后，需要将显存手动释放掉 使用nvidia-smi查看占用显存的进程 kill -9 PID(进程号)来结束进程，即可释放显存
释放 GPU 显存
weixin_39986534的博客
06-21 1834
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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u012953338的专栏
04-24 1459
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pytorch在kill主进程后无法释放显存的问题
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05-16 4581
同事写的pytorch程序最近有点奇怪，程序运行结束/强制杀死后，占用的显存没能正常释放。这是怎么一回事呢？ 在pytorch论坛搜到以下的信息：https://discuss.pytorch.org/t/pytorch-doesnt-free-gpus-memory-of-it-gets-aborted-due-to-out-of-memory-error/13775/13 就是说：多进程模式下的pytorch程序有个别版本会有这个bug：已经kill了主进程，可是子进程却没有kill掉，成了僵尸
windows 释放cuda缓存
04-15
好的，我现在需要回答用户关于如何在Windows系统上释放CUDA缓存的问题。首先，我得回忆一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息。 用户提到了引用[2]和引用[3]。引用[2]里提到用PyTorch的`empty_cache`方法...
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flyingluohaipeng的博客
09-12 9920
查看gpu使用情况，已经如何释放内存
释放GPU显存
qq_47220888的博客
03-11 797
这个命令会杀死所有的进程。（即使把*改为对应卡号，也不会只杀死对应卡下的进程）将*换为对应的卡号，可以显示对应卡下正在运行的进程。
GPU 显存释放
05-15 442
【代码】GPU 显存释放。
[解决方案]如何一次性关闭所有GPU/CUDA进程
江南蜡笔小新
11-04 2935
在最近的模型并行化工程当中,异常退出之后会出现GPU进程挂起无法关闭的情况. 报错RuntimeError: Address already in use 网上的主流的方案是kill -9 PID等命令. 可我有16个进程,这样一个个杀有些繁琐. 查阅资料之后,在这里提供另外一种方法: $ kill $(ps aux | grep YOUR_TRAINING_SCRIPT.py | grep -v grep | awk '{print $2}') 上述方法来来自于 https://leimao.gith
清除占用显存的程序，释放显存——命令
南瓜派三蔬
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sudo fuser -v /dev/nvidia* |awk '{for(i=1;i<=NF;i++)print "kill -9 " $i;}' | sudo sh
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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。
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固定的批次数后释放显存 固定的批次数后释放显存，比如每训练 100 批次释放一次显存，可以通过在训练循环中添加一个计数器来实现。以下是如何实现这种策略的示例代码： 登录后复制 import torch def train(): start_epoch = 0 end_epoch = 100 re...
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