linux gpu显存满了但是使用率为0

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在跑openpose的demo时,一开始能编译的 但是后来一直无法编译,发现显存满了,即使把程序关了,还是不行。

记一下怎么清显存。

nvidia-smi

查看gpu使用情况,发现gpu显存(memory-usage)满了,但是使用率(gpu-util)是0。

下面的进程可以看到有用了非常多显存的进程,记下PID

kill -9 PID

把对应的进程杀掉就ok了。

 

gpustat可以监控gpu每秒使用情况:

watch -n1 --color gpustat

 

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<think>好的,我现在要解决用户的问题:内存了,但GPU显存使用率低。首先,我需要分析可能的原因,然后给出解决方案。用户可能是在训练模型或者运行程序时遇到了内存不足的问题,但GPU资源却没有充分利用,导致效率低下。 首先,内存(RAM)和显存GPU VRAM)是两个不同的资源。内存了会影响整个系统的运行,可能导致程序崩溃或无法启动新的进程,而显存使用率低可能意味着GPU没有被充分利用,比如模型太小,或者数据没有正确加载到GPU。 接下来,我需要考虑几个可能的原因: 1. **数据处理在CPU上,未充分利用GPU**:用户可能在CPU上进行数据预处理,导致内存被大量占用,而GPU在等待数据时闲置,显存使用率低。这时候应该考虑将数据预处理转移到GPU,或者使用更高效的数据加载方法。 2. **Batch Size设置过小**:如果每个批次的样本数太小,GPU无法充分并行处理数据,显存使用率低,但CPU可能在频繁处理小批次数据,导致内存累积占用。增大Batch Size可能有效,但要注意不要超出显存容量。 3. **内存泄漏或未释放资源**:程序中可能存在未正确释放的内存,比如缓存未清空、张量未释放、循环中不断累积变量等,导致内存逐渐占,而GPU由于处理速度跟不上,显存使用率低。 4. **数据存储方式不当**:比如使用Python列表存储大量数据而非生成器或迭代器,导致所有数据一次性加载到内存,占用过多内存,而GPU处理速度跟不上。 5. **CPU与GPU之间的数据传输瓶颈**:如果数据从CPU到GPU的传输速度慢,GPU经常处于等待状态,显存使用率低,而内存可能因缓存数据而载。 6. **并行处理设置不当**:比如多线程或多进程处理数据时,资源竞争或配置不当导致内存占用过高,而GPU任务分配不均。 接下来,我需要逐一分析这些原因,并提供对应的解决方案。同时,用户可能需要具体的检查步骤和代码示例来排查问题。 比如,对于数据处理在CPU的情况,建议使用DataLoader的pin_memory和异步加载,或者将部分预处理移到GPU。对于Batch Size的问题,可以建议逐步增加Batch Size,同时监控显存使用情况。对于内存泄漏,可以用工具监控内存使用情况,检查代码中的变量是否及时释放。 另外,可能需要指导用户如何监控内存和显存的使用情况,比如在Linux中使用htop、nvidia-smi,在Python中使用memory_profiler或tracemalloc来跟踪内存分配。 还要考虑到用户可能对某些概念不熟悉,比如显存和内存的区别,或者如何正确配置数据管道,所以需要用简单易懂的语言解释,并提供具体的代码示例或命令行操作步骤。 最后,总结常见的解决方案,并给出一个排查流程图,帮助用户逐步诊断问题所在。</think>--- ### **问题分析**(内存与显存使用失衡) 当系统内存(RAM)载而GPU显存(VRAM)利用率低时,通常意味着**计算资源分配存在结构性矛盾**。以下是关键原因与解决方案: --- ### **核心矛盾图解** ```mermaid graph LR A[高内存占用] --> B{瓶颈环节} B --> C[CPU数据处理] B --> D[I/O或传输延迟] B --> E[任务分配失衡] C --> F(显存空闲) D --> F E --> F ``` --- ### **五大常见原因及解决方案** #### **1. CPU数据预处理过载** **现象**: - 内存中堆积大量未处理的原始数据 - GPU等待数据输入,显存利用率周期性波动 **代码示例**: ```python # 错误做法:在CPU预处理全部数据 dataset = [heavy_processing(x) for x in raw_data] # 内存爆炸 ❌ loader = DataLoader(dataset, batch_size=32) # 正确做法:使用GPU加速预处理 class EfficientDataset(Dataset): def __getitem__(self, idx): x = raw_data[idx] x = torch.from_numpy(x).cuda() # 移动到GPU x = transforms(x) # 在GPU执行预处理 ✅ return x ``` #### **2. Batch Size设置不合理** **优化策略**: ```python # 动态调整batch size(需配合梯度累积) max_memory = 8 * 1024**3 # 8GB内存 sample_size = 1024**2 # 每样本约1MB safe_batch_size = max_memory // (2 * sample_size) # 安全系数取2 ``` #### **3. 数据传输瓶颈** **优化技巧**: ```python # 启用CUDA流和固定内存 loader = DataLoader(dataset, pin_memory=True, # 锁页内存 num_workers=4, # 并行加载 prefetch_factor=2) with torch.cuda.stream(torch.cuda.Stream()): # 异步流 data = data.to('cuda', non_blocking=True) # 非阻塞传输 ``` #### **4. 内存泄漏检测** **诊断方法**: ```bash # 监控工具组合使用 watch -n 1 "free -h && nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv" ``` **Python内存分析**: ```python import tracemalloc tracemalloc.start() # ...运行可疑代码... snapshot = tracemalloc.take_snapshot() for stat in snapshot.statistics('lineno')[:10]: print(stat) ``` #### **5. 计算图保留导致内存累积** **典型错误修正**: ```python # 错误:在训练循环中累积计算图 for data in loader: output = model(data) loss = criterion(output) loss.backward() # 累积计算图 ❌ # 正确:及时释放资源 for data in loader: optimizer.zero_grad() with torch.cuda.amp.autocast(): # 混合精度 output = model(data) loss = criterion(output) loss.backward() del output, loss # 显式释放 ✅ torch.cuda.empty_cache() ``` --- ### **性能优化对照表** | 措施 | 内存影响 | 显存影响 | 实施难度 | |------|----------|----------|----------| | 启用数据预加载 | ↓ 20-40% | ↑ 10-30% | ★★☆☆ | | GPU加速预处理 | ↓ 30-50% | ↑ 20-40% | ★★★☆ | | 梯度累积 | ↓ 5-15% | ↔️ | ★☆☆☆ | | 内存映射文件 | ↓ 50-70% | ↔️ | ★★★★ | | 混合精度训练 | ↔️ | ↑ 15-25% | ★★☆☆ | --- ### **全流程诊断指南** 1. **监控基线建立** 同时运行以下命令观察资源变化: ```bash htop -d 10 & # 内存监控 nvidia-smi -l 1 # 显存刷新频率1秒 ``` 2. **瓶颈定位实验** ```python # 阶段1:仅数据加载(不训练) for data in loader: pass # 观察内存变化 # 阶段2:空训练循环 for data in loader: data = data.cuda() # 阶段3:完整训练 ``` 3. **优化措施优先级** ```mermaid graph TD A[问题确认] --> B{内存是否持续增长?} B -->|是| C[检查内存泄漏] B -->|否| D{GPU利用率是否>60%?} D -->|否| E[优化数据管道] D -->|是| F[调整计算强度] ``` --- ### **高级技巧:内存/显存交换** ```python # 使用APEX的CPU-offload技术 from apex import amp model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level="O2", keep_batchnorm_fp32=True) model = amp.parallel.DistributedDataParallel(model, delay_allreduce=True) # 启用内存交换(谨慎使用) torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8) # 保留20%显存用于交换 ``` --- 通过系统性排查和针对性优化,通常可将内存占用降低40-70%,同时提升GPU利用率至80%以上。建议优先处理数据管道优化,再逐步实施高级内存管理策略。
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