【小卒Ubuntu第十二篇】NVIDIA显卡smi如何释放被占用、卡住的内存

最新推荐文章于 2025-06-05 22:39:33 发布
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本文提供了一种有效的方法来释放被占用的GPU资源。通过使用sudo fuser -v /dev/nvidia*命令找到占用GPU资源的进程ID，然后使用kill -9 [PID]命令强制结束该进程，最后验证资源是否成功释放。

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首先执行下面的命令

sudo fuser -v /dev/nvidia*

#查找占用GPU资源的PID

 

 

  

kill -9 779

   

  然后再执行nvidia-smi就可以看到内存已经被释放了
 

Ubuntu安装nvidia驱动后，运行nvidia-smi死机，如何解决？
**My Coding Family**
05-11 1202
🏆 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。
Ubuntu下安装NVIDIA-SMI
weixin_44487337的博客
08-27 3183
显卡：gt1030系统：Ubuntu22.04。
linux CUDA nvidia-smi无显存占用，手动释放（解决进程杀死，显存仍在的问题）
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04-08 5001
1 nvidia-smi 查看显存占用 2 fuser -v /dev/nvidia* 查看占用的死进程ID 3 sudo kill -9 PID 好，完美解决GPU显存释放问题！
Linux使用nvidia-smi时,出现错误NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver
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06-05 2267
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ubuntu中nvidis-smi报错not found&&ubuntu24.04安装50系显卡驱动
最新发布
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06-05 1939
在刚装好的ubuntu24.04系统中使用watch -n 1 nvidia-smi命令查看gpu信息时，报错nvidia-smi: not found。
NVIDIA显卡smi如何释放被占用、卡住的内存
mitudeniu的博客
07-22 6365
首先执行下面的命令 sudo fuser -v /dev/nvidia* kill -9 779 (779 代表要杀死进程的序号) 然后再执行nvidia-smi就可以看到内存已经被释放了
Ubuntu 释放nvidia显存
weixin_46353422的博客
12-02 1361
释放显存
Ubuntu释放显存
干巴他爹的小本本
01-01 7482
今天用GPU运行一个tensorflow 程序，因故意外停止后就再也不能运行程序了。 看警告怀疑是显存没有被释放。用nvidia-smi命令来查看一下，果不其然： 用命令根据PID关了对应的进程就好了sudo kill -9 PID本例中用sudo kill -9 2574，就可以了，再次用nvidia-smi查看，发现对应进程已经被杀死，相关显存被成功释放。
Ubuntu释放单张显卡显存
weixin_41631106的博客
08-09 1480
训练时中断程序，显卡显存仍被占用。
Ubuntu24/Ubuntu22上安装Nvidia显卡驱动最新方案-可解决大多数nvidia-smi不识别和驱动无法加载问题
网易搬砖头
03-04 1919
其实在19年的时候我就写过一篇文章用来安装nvidia显卡驱动的文章，只不过那个时候ubuntu还停留在ubuntu10，时间如梭，一眨眼ubuntu已经升级到ubuntu24了，我写这篇文章是为了给更多的人提供一些在配置nvidia显卡驱动过程中遇到的一些无法用AI，gpt类工具解决的问题。在Ubuntu 24上安装NVIDIA显卡驱动是一项重要的任务，因为它可以提高图形性能并确保系统正常工作。在这篇文章中，我们将介绍如何在Ubuntu 24上安装NVIDIA显卡驱动。
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在Ubuntu系统中安装NVIDIA显卡驱动是一项常见的任务，尤其对于需要进行图形处理或高性能计算的用户来说至关重要。本文将详细介绍在Ubuntu上安装NVIDIA显卡驱动的简单步骤，适用于初学者和有一定经验的用户。 首先，...
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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。
nvidia-smi命令怎么看显卡是否被占用
05-15
<think>好的，我需要帮助用户了解如何使用nvidia-smi检查显卡的占用情况。首先，用户可能已经知道基本命令，但需要更详细的指导。根据用户提供的引用内容，我应该整合相关信息，特别是如何解决显存被占用但无进程显示的情况。 首先，用户的问题是如何使用nvidia-smi检查显卡是否被占用。我需要先列出基本命令，比如直接运行nvidia-smi，并解释输出中的关键部分，比如显存使用率和GPU-Util。然后，考虑到用户之前提到的显存被占用但无进程的情况，需要引用相关内容，比如使用fuser命令查找隐藏的进程，或者解释为何nvidia-smi可能不显示某些进程，比如僵尸进程或驱动问题。 接下来，按照用户的要求，问题需要分步骤回答，结构清晰。可能需要包括步骤1：基本命令使用；步骤2：查看显存和计算进程；步骤3：处理无进程但显存占用的情况，比如使用fuser或ps命令查找进程。同时，引用提供的参考资料中的解决方案，比如引用[1]中的fuser命令和kill操作，引用[3]中关于PID不一致的问题，需要指出正确的方法。 最后，生成相关问题，这些问题应该与用户当前的问题相关，比如如何持续监控显存、如何释放被占用的显存，或者处理僵尸进程的方法。确保问题覆盖用户可能遇到的后续疑问。 现在需要确保回答符合格式要求，使用正确的LaTeX格式（虽然这里可能用不上数学公式，但如果有的话需要检查），使用中文，结构清晰，引用正确。例如，在解释GPU-Util时，如果有数学表达式，需要用$...$，但可能这里不需要。检查是否有独立公式需要用$$...$$，这里可能没有，所以可能不需要。 总结步骤： 1. 基本命令nvidia-smi，解释输出。 2. 检查计算进程的选项。 3. 处理无进程显示但显存被占用的情况，引用fuser和ps命令。 4. 注意事项，比如驱动安装情况（引用[2]），PID不一致的问题（引用[3]）。 5. 生成相关问题，如监控、释放显存、僵尸进程处理等。 确保回答自然融入引用，比如在步骤3中提到使用fuser命令时，添加引用标识[^1]，在PID问题时引用[^3]。</think>要使用$nvidia$-$smi$检查显卡是否被占用，可以按照以下步骤操作： ### 一、基本命令查看显存和GPU利用率 1. **直接运行命令**： ```bash nvidia-smi ``` 输出结果中关注以下字段： - **Memory-Usage**：显存使用率，若数值接近显卡总容量（如`24GB/24GB`），说明显存被占用 - **GPU-Util**：GPU计算利用率，若数值高于`0%`，表示当前有计算任务正在使用GPU 示例输出： ``` +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| | 0 1234 C .../python3 10GB | +-----------------------------------------------------------------------------+ ``` ### 二、查看具体计算进程 2. **显示所有计算进程**： ```bash nvidia-smi --query-compute-apps=pid,used_memory,gpu_uuid --format=csv ``` 此命令列出正在使用GPU计算的进程及其显存占用，但需注意：**显示的PID可能不准确**（引用[^3]），需结合系统命令验证。 ### 三、处理“无进程但显存被占用”的情况 3. **查找隐藏进程**： - 使用`fuser`命令检测占用GPU设备的进程： ```bash fuser -v /dev/nvidia* ``` 输出中会显示占用GPU的进程PID，通过`kill -9 PID`终止进程（引用[^1]）。 - 若仍无法定位，使用`ps`命令结合进程启动时间排查： ```bash ps aux | grep [PID_from_nvidia-smi] ``` ### 四、注意事项 - **驱动安装验证**：确保`nvidia-smi`已正确安装（引用[^2]），未安装则无法获取GPU状态。 - **僵尸进程处理**：若显存被释放但仍显示占用，可能是驱动层残留状态，尝试重启系统或重置GPU： ```bash sudo nvidia-smi --gpu-reset -i [GPU_ID] ```
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