沒有用Dist關閉生成的所有進程,就會導致程序崩潰后GPU顯存未釋放。筆者觀察發現,由於沒有用Dist關閉 ...
我們在使用tensorflow 的時候, 有時候會在控制台終止掉正在運行的程序,但是有時候程序已經結束了,nvidia smi也看到沒有程序了,但是 的內存並沒有釋放,那么怎么解決該問題呢 首先執行下面的命令: fuser v dev nvidia 查找占用GPU資源的PID 因為我們只有一塊顯卡,所以顯示如下圖所示: 可以看到我們的nvidia 上還有一個python . 的PID 然后我們執行 ...
2019-02-22 11:25 1 6006 推薦指數:
沒有用Dist關閉生成的所有進程,就會導致程序崩潰后GPU顯存未釋放。筆者觀察發現,由於沒有用Dist關閉 ...
筆者在ubuntu上跑Tensorflow的程序的時候,中途使用了Win+C鍵結束了程序的進行,但是GPU的顯存卻顯示沒有釋放,一直處於被占用狀態。 使用命令 nvidia-smi 顯示如下 兩個GPU程序都在執行中,實際上GPU:0已經被筆者停止了,但是GPU沒有釋放,進程還在繼續 ...
如何解決python進程被kill掉后GPU顯存不釋放的問題 1 重新開一個shell,然后輸入: ps aux|grep user_name|grep python。所有該用戶下的python程序就會顯示出來(很多在用watch命令都不會顯示的進程在這里可以看到); 2 然后再 ...
HBM顯存與GPU 徹底改變顯存技術 低功耗存儲芯片,具有超寬通信數據通路和革命性的創新堆疊方案。 信息圖:推出高帶寬顯存 HBM采用垂直堆疊方式和高速信息傳輸,以創新的小尺寸為用戶帶來了真正讓人振奮的性能。這種內存在顯卡中的應用只是個開始,超低功耗和節約空間的特點將掀起業界創新熱潮 ...
問題描述 nvidia-smi 下面無進程顯示,但是顯存卻被占用沒有被釋放 使用以下命令, 找到對應進程, 結束即可 ...
運行TensorFlow程序會占用過多的顯卡比例,多人共同使用GPU的時候,會造成后面的人無法運行程序。 一、TensorFlow 1.預加載比例限制 2.自適應 二、Keras 1.當使用Keras的情況下,當import keras時 ...
指定GPU 如果要在python代碼中設置使用的GPU(如使用pycharm進行調試時),可以使用下面的代碼 制定顯存 定量設置顯存 默認tensorflow是使用GPU盡可能多的顯存。可以通過下面的方式,來設置使用的GPU顯存: 按需設置顯存 ...
用只有2個G的顯卡跑數據就需要在訓練之前先把無關進程殺掉,防止跑到一半顯存滿了 nvidia-smi:顯示當前GPU中的線程 kill -9 PID:輸入PID以結束線程 ...