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GPU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 ...
前言 今早我想用多塊GPU測試模型,於是就用了PyTorch里的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 下面簡稱其為Dist 來支持用多塊GPU的同時使用。 在程序運行時由於程序中一些與Dist無關的代碼出現了錯誤導致程序退出,而如果在程序退出前沒有用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關閉所有 ...
2020-04-04 10:30 0 4357 推薦指數:
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GPU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 ...
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 ...
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 ...
在linux命令行中鍵入nvidia-smi,顯示沒有進程但是GPU顯存卻使用很多產生原因:歷史進程未殺死 解決方案:用下面命令查看后台占用進程: fuser -v /dev/nvidia* 然后kill掉 kill -9 進程號 ...
使用PyTorch設置多線程(threads)進行數據讀取(DataLoader),其實是假的多線程,他是開了N個子進程(PID都連着)進行模擬多線程工作,所以你的程序跑完或者中途kill掉主進程的話,子進程的GPU顯存並不會被釋放,需要手動一個一個kill才行,具體方法描述如下: 1.先 ...
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 ...
【轉載】https://blog.csdn.net/zhou_438/article/details/109162654 通常情況下,停止進程顯存會釋放 但是如果在不正常情況關閉進程,可能不會釋放,這個時候就會出現這樣的情況: nvidia-smi 顯示沒有在跑的進程,但是顯存占用 ...
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 ...