windows11 怎样释放GPU内存

最新推荐文章于 2024-06-25 11:13:16 发布

DR.Cao2510

最新推荐文章于 2024-06-25 11:13:16 发布

阅读量2.9k

点赞数 1

文章标签：人工智能 pytorch 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yyds93/article/details/131716960

版权

当遇到CUDA内存不足的问题时，可以使用nvidia-smi命令查看占用GPU的进程ID（PID），然后在任务管理器中结束相关进程以释放内存。通过输入PID并逐个结束任务，可以有效地解决CUDAoutofmemory的错误。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

面对CUDA out of memory，what should we do?

没错，释放内存。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。

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

DR.Cao2510

关注关注

1
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

热门推荐

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

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

如何释放GPU显存？CUDA out of memory 如何解决

michael_quan2013的博客

07-19

9405

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。

GPU释放显存

flyingluohaipeng的博客

09-12

9437

查看gpu使用情况，已经如何释放内存

windows释放GPU内存方法

qq_43436046的博客

09-07

4万+

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。 ...

【已解决】探究CUDA out of memory背后原因，如何释放GPU显存？

FRIGIDWINTER的博客

04-11

8万+

本文探究CUDA的内存管理机制，总结RuntimeError: CUDA out of memory的背后原因，并给出解决方案

Windows下杀死GPU进程释放显存

qq_18833967的博客

04-26

4679

Windows系统杀死GPU进程释放显存，杀死多余的GPU任务，释放显存

pytorch笔记：清理GPU内存

qq_40206371的博客

06-19

1895

用top/htop找到相应程序的PID,再使用 kill 结束该进程。可以清理任何先前运行的程序可能遗留的未释放内存。

GPU 内存释放

qq_44876051的博客

03-01

1256

利用nvidia-smi查询内存占用情况利用kill -9 pid杀死相应进程，其中 PID是nvidia-smi语句查询出来的PID号码

GPU释放内存

Gussss的博客

09-24

2185

首先 nvidia-smi 查看PID序号，然后使用 kill -9 PID 释放内存

GPU 显存释放

05-15

374

【代码】GPU 显存释放。

怎么释放gpu内存占用

qq_40861013的博客

05-13

1万+

释放gpu内存占用有时在tensorflow调用完gpu后，内存并没有得到释放。这时候如果再次使用gpu训练tensorflow模型的话，就会导致一系列的问题。比如会报如下的错误： could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 等等一些莫名的错误，这其实是gpu的内存被占用的原因，那这时候只需要把占用的内存释放就可以了。两种方法可以解决：比较粗暴：直接重启电脑在终端运行 sudo rm -rf ~/.nv/ 注：~/.

【bug记录】清除僵尸进程，释放GPU显存

Yulki的博客

05-09

2647

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。

colab 如何释放gpu显存？

子燕若水的博客

01-17

2471

当您在笔记本环境中遇到错误时，ipython shell 会存储异常的回溯，因此您可以使用访问错误状态。然而，使用 Cuda 变量时事情会变得很奇怪，有时不重启内核就无法清除 GPU 内存。到目前为止，答案对于 Cuda 方面是正确的，但在 ipython 方面也存在问题。问题是这需要将导致错误的所有变量保存在内存中，并且它们不会被诸如。通常，引发新异常会释放旧异常的状态。. 基本上你所有的变量都会卡住并且内存泄漏。这是您可以避免重新启动笔记本电脑的方法。清空 PyTorch 缓存。

如何清理GPU的使用

m0_46550089的博客

04-19

3978

在使用服务器跑代码的时候，我们暂停代码，但是GPU缺占用着使用，怎么解决呢？1.我们可以用如下命令查看 nvidia-smi看不到的GPU进程。发现内存泄露问题，即没有进程时，内存被占用。最后就又能重新跑代码了呀。发现僵尸进程（连号的）

释放GPU显存

qq_47220888的博客

03-11

718

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显存不足怎么办？

qq_46147236的博客

12-18

2961

我是之前训练过模型，现在想重新训练，所以可以将之前保存的模型删除。用了13349/24564 Mib，只剩一半不到。在训练模型中由于GPU储存空间不足而中断。在代码中找到模型保存的位置，rm进行删除。1. 首先查看GPU内存信息。3. 再次查看GPU使用情况。2. 可以查看能清除的文件。

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：...

解决GPU 显存未能完全释放

不忘初心，方得始终

06-25

1442

算法同学反馈显存未能完全释放。

windows的ollama如何调用gpu内存

最新发布

02-15

<think>嗯，用户问的是在Windows上使用Ollama如何调用GPU内存。首先，我得确认自己对Ollama的了解。Ollama是一个在本地运行大型语言模型的工具，支持macOS和Linux，但可能对Windows的支持还在测试阶段，或者需要特定配置。接下来，用户关心的是GPU内存的使用，这涉及到Ollama是否能利用GPU来加速推理。通常，这需要Ollama支持CUDA或者其他的GPU加速库。可能需要检查Ollama的文档，看看是否在Windows上有GPU支持的说明。然后，考虑用户可能的场景。他们可能在Windows电脑上安装了Ollama，但发现默认情况下没有使用GPU，导致模型运行速度慢或者无法加载较大的模型。这时候需要配置Ollama来启用GPU支持。步骤可能包括安装正确的GPU驱动，比如NVIDIA的驱动和CUDA工具包。然后可能需要配置Ollama的环境变量，比如设置OLLAMA_GPU_LAYER或者类似的参数。另外，Ollama可能依赖像Docker这样的容器技术，在Windows上可能需要WSL2，这时候还需要确保WSL2内的GPU支持已启用。还有可能的问题是，用户是否安装了正确版本的Ollama，比如测试版或最新版本，因为GPU支持可能在特定版本中才有。另外，检查Ollama的运行日志，看是否有关于GPU初始化的错误信息，这能帮助诊断问题。用户可能遇到的常见问题包括驱动不兼容、CUDA版本不匹配、或者Ollama版本不支持GPU。需要指导他们如何检查这些，比如通过nvidia-smi命令验证驱动，确认CUDA版本是否符合要求，以及查看Ollama的GitHub issues是否有类似问题。另外，可能需要提醒用户，某些模型可能需要特定的配置才能使用GPU，比如在加载模型时添加参数，或者选择支持GPU加速的模型版本。例如，使用ollama run llama2:13b这样的命令时，可能需要加上--gpu参数，或者模型本身已经被优化过。总结起来，回答需要分步骤说明如何在Windows上配置Ollama以使用GPU内存，包括检查前提条件、安装必要软件、配置环境变量、验证安装以及处理常见问题。同时，要指出可能的限制，比如Windows支持可能有限，建议使用WSL或等待官方更新。在</think> Windows 系统上使用 Ollama 调用 GPU 内存需要满足一定条件，并需进行针对性配置。以下是关键步骤和注意事项： --- ### **1. 确认前提条件** - **支持的 GPU**：目前 Ollama 主要依赖 **NVIDIA GPU**（需支持 CUDA）。AMD 或集成显卡可能无法直接使用。 - Windows 10/11（建议最新版本） - 已安装 [WSL2](https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install)（Ollama 在 Windows 原生支持有限，通常通过 WSL2 运行） - NVIDIA 驱动程序已更新至最新版本。 - 安装 [CUDA Toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)（版本需与 Ollama 兼容，如 CUDA 11.x 或 12.x）。 --- ### **2. 配置 WSL2 的 GPU 支持** 1. **启用 WSL2 的 GPU 加速**： - 在 PowerShell 中运行： ```powershell wsl --update ``` - 确保安装 [NVIDIA CUDA on WSL](https://developer.nvidia.com/cuda/wsl) 驱动。 2. **验证 GPU 是否在 WSL2 中可见**： ```bash nvidia-smi # 在 WSL2 的 Linux 终端中运行，应显示 GPU 信息。 ``` --- ### **3. 安装和配置 Ollama** 1. **在 WSL2 中安装 Ollama**： ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` 2. **设置 GPU 加速环境变量**： - 启动 Ollama 前，通过环境变量启用 GPU 支持： ```bash export OLLAMA_GPU_LAYER="cuda" # 指定使用 CUDA ollama serve # 启动服务（或直接运行模型） ``` 3. **运行模型时指定 GPU**： ```bash ollama run llama2:13b # 部分模型需显式声明 GPU 支持 ``` - 如果模型支持 GPU，Ollama 会自动分配显存。 --- ### **4. 验证 GPU 是否生效** - **检查日志**：启动 Ollama 时观察日志，确认是否有 `CUDA initialized` 或类似提示。 - **监控显存使用**： ```bash watch -n 1 nvidia-smi # 在 WSL2 中运行，查看显存占用变化。 ``` --- ### **5. 常见问题** - **报错 `CUDA not available`**： - 检查 CUDA 版本与 Ollama 的兼容性。 - 确保 WSL2 的 NVIDIA 驱动已正确安装。 - **显存不足**： - 使用更小参数的模型（如 `llama2:7b`）。 - 调整 `OLLAMA_NUM_GPU` 环境变量限制 GPU 使用量。 --- ### **6. 替代方案（原生 Windows 支持）** 若不想使用 WSL2，可尝试以下方法（需等待官方更新）： 1. 下载 [Ollama Windows 预览版](https://ollama.com/download)。 2. 确保 DirectML 支持（适用于 AMD/Intel GPU）： ```powershell $env:OLLAMA_GPU_LAYER = "directml" ollama run mistral ``` --- ### **总结** 通过 WSL2 + CUDA 是当前最稳定的方案，未来官方可能优化原生 Windows 支持。建议关注 [Ollama GitHub](https://github.com/ollama/ollama) 获取最新动态。