cmd sudo fuser -v /dev/nvidia* # 查找占用GPU资源的PID kill -9 pid 参考 1. ubuntu 释放GPU内存； 完
原创
2022-07-11 12:17:58
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导读本文中，将向大家介绍一些简单的方法和技巧来帮助大家清理 Ubuntu 和Linux Mint 系统并获得更多可用空间。随着使用时间的推移，随着各种应用程序被添加和删除，任何操作系统都可能变得混乱。如果你使用的是 TB 级存储容量的硬盘，可能不在意经常为 Ubuntu 和 Linux Mint 系统清理、释放磁盘空间。但如果你的磁盘空间非常有限，就例如一台只有 128GB 硬盘的 SSD 笔
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2024-07-31 15:30:09
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Ubuntu Linux与Windows系统不同，Ubuntu Linux不会产生无用垃圾文件，但是在升级缓存中，Ubuntu Linux不会自动删除这些文件，今天就来说说这些垃圾文件清理方法。1，非常有用的清理命令：sudo apt-get autoclean --清理旧版本的软件缓存www.2cto.com sudo apt-get clean--清理所有软件缓存sudo apt-get au
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2024-04-30 00:43:40
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问题： Ubuntu 该如何释放内存方法一:步骤:step 1: 以最高权限同步所有的缓存到磁盘中syncstep2: 执行以下命令指示内核对内存进行调整echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches参数说明:3 表示清空所有缓存（pagecache、dentries 和 inodes）2 表示清空 dentries 和 inod...
原创
2021-10-22 17:16:36
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大家看看我的内存占用情况：$ free -mtotal used free shared buffers cachedMem
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2024-04-16 13:42:02
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一、NVIDIA（英伟达）显卡驱动安装 NVIDIA显卡驱动可以通过指令sudo apt purge nvidia*删除以前安装的NVIDIA驱动版本，重新安装。 1.1. 关闭系统自带驱动nouveau &nb
目录1 问题背景2 问题探索2.1 CUDA固有显存2.2 显存激活与失活2.3 释放GPU显存3 问题总结4 告别Bug 1 问题背景研究过深度学习的同学，一定对类似下面这个CUDA显存溢出错误不陌生RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 916.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity
本文是基于作者的使用经验上为读者提供的解决办法，如果更好的解决办法可联系作者。文章先从小办法讲起，绝招在文末，如果前面的小方法大家都懂可直接跳过1、google Chrome优化大家打开任务管理器可看到Chrome的进程里面有一个叫Software Reporter Tool 在长时间占用CPU和内存。Software Reporter Tool是一个Chrome清理工具,用于清理谷歌浏览器中不必
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2024-03-19 17:09:51
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Advanced Content以下章节专为时间富余和有意深究的学习者而设，其中将介绍更多中级技术，其中会涉及部分手动内存管理，以及使用非默认流重叠执行核函数和内存拷贝。在了解以下所列的各项技术后，您可尝试运用这些技术进一步优化 n-body 模拟。Manual Memory Allocation and Copying尽管 cudaMallocManaged 和 cudaMemPrefetchA
title: 【CUDA 基础】4.2 内存管理 categories: - CUDA - Freshman tags: - CUDA内存管理 - CUDA内存分配和释放 - CUDA内存传输 - 固定内存 - 零拷贝内存 - 统一虚拟寻址 - 统一内存寻址 toc: true date: 2018-05-01 21:39:47Abstract: 本文主要介绍CUDA内存管理，以及CUDA内存模型
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2024-07-09 22:10:19
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一、runtime简介runtime简称运行时。OC就是运行时机制，也就是在运行时候的一些机制，其中最主要的是消息机制。对于C语言，函数的调用在编译的时候会决定调用哪个函数。对于OC的函数，属于动态调用过程，在编译的时候并不能决定真正调用哪个函数，只有在真正运行的时候才会根据函数的名称找到对应的函数来调用。事实证明： 在编译阶段，OC可以调用任何函数，即使这个函数并未实现，只要声明过就不会报错。在
# 如何释放Python GPU内存
## 介绍
在进行深度学习等GPU加速计算时，Python的GPU内存会被分配给不同的任务，而释放这些内存可以提高系统资源的利用率。本文将介绍如何使用Python代码释放GPU内存。
## 前提条件
在继续之前，请确保已经安装了以下软件和库：
- Python
- CUDA（如果使用NVIDIA GPU）
## 步骤
下面是释放Python GP
原创
2023-08-30 04:25:46
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ASPLOS'23Abstract利用CUDA Unified Memory，训练超出GPU内存容量的DNN。其实Unified Memory允许通过缺页异常来训练超出GPU内存容量的DNN，但是页面的迁移带来了很大的开销。DeepUM使用一种新的关联预取技术来隐藏页面传输的开销。作者和vDNN、SuperNeurons、capuchin等之前的sota比较，性能很好。DeepUM的关注点在mem
我想与大家分享一些我和我的团队在一个项目中经历的一些问题。在这个项目中，我们必须要存储和处理一个相当大的动态列表。测试人员在测试过程中，抱怨内存不足。下面介绍一个简单的方法，通过添加一行代码来解决这个问题。图片的结果下面我来解释一下，它是如何运行的。首先，我们考虑一个简单的"learning"例子，创建一个Dataltem 类，该类是一个人的个人信息，例如姓名，年龄，地址等。初学者的问题：如何知道
当在Linux下频繁存取文件后，物理内存会很快被用光，当程序结束后，内存不会被正常释放，而是一直作为caching。这个问题，貌似有不少人在问，不过都没有看到有什么很好解决的办法。那么我来谈谈这个问题。/proc是一个虚拟文件系统，可通过对它的读写操作做为与kernel实体间进行通信的一种手段。也就是说可以通过修改/proc中的文件，来对当前kernel的行为做出调整。那么可通过调整/proc/s
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2024-04-17 10:34:50
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前言Linux系统的缓存机制是相当先进的，他会针对dentry（用于VFS，加速文件路径名到inode的转换）、Buffer Cache（针对磁盘块的读写）和Page Cache（针对文件inode的读写）进行缓存操作。以下几类操作会很占内存：频繁 或 大量的文件存取操作程序测试频发崩溃服务的大量访问和数据读写某些操作会产生大量的缓存，当我们完成这些操作后，这部分缓存就要等待系统清除。由于程序BU
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2024-03-19 10:17:19
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<p>===================方法更新2019.4.11：环境：Ubuntu18.04========================</p>发现Ubuntu18.04LTS的桌面经常被卡死，操作毫无反应，此时电脑的内存已经饱满，交换区也已经饱满，等待电脑反应过来，能给你一次关闭进程刷新页面的机会几乎是不存在的，而且此时想进入tty终端往往也是失败的，这时候的
当在Linux下频繁存取文件后，物理内存会很快被用光，当程序结束后，内存不会被正常释放，而是一直作为caching。这个问题，貌似有不少人在问，不过都没有看到有什么很好解决的办法。那么我来谈谈这个问题。一、通常情况先来说说free命令：引用[root@server ~]# free -mtotal used free shared buffers cachedMem: 249 163 86 0
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2022-09-14 10:52:39
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答: step 1: 以最高权限同步所有的缓存到磁盘中 sync sync step2: 执行以下命令指示内核对内存进行调整 echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 解析:3表示清空所有缓存（pagecache、dentries 和 inodes） 2表示清空 dentr
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2018-12-15 18:08:00
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# 深度学习中的GPU内存释放
在深度学习的训练过程中，GPU可谓是发挥着不可或缺的作用。由于其并行计算的能力，GPU能大幅度提升模型训练的速度。然而，合理地管理和释放GPU内存，也是深度学习研究者在实践中不可忽视的一环。本文将深入探讨如何在深度学习中有效地释放GPU内存，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解这个过程。
## 为什么需要释放GPU内存？
在深度学习任务中，当我们使用深度学
