<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
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
背景 在深度学习大热的年代，并行计算也跟着火热了起来。深度学习变为可能的一个重要原因就是算力的提升。作为并行计算平台的一种，GPU及其架构本身概念是非常多的。下面就进行一个概念阐述，以供参考。GPU：显存+计算单元 GPU从大的方面来讲，就是由显存和计算单元组成：显存（Global Memory）：显存是在GPU板卡上的DRAM，类似于CPU的内存，就是那堆DDR啊，GDDR5啊之类的。特点是
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2024-05-23 22:29:07
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使用下面的Python代码可以快速释放GPU显存import ospid = list(set(os.p
原创
2022-08-18 07:42:56
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我们在使用tensorflow 的时候, 有时候会在控制台终止掉正在运行的程序，但是有时候程序已经结束了，nvidia-smi也看到没有程序了，但是ＧＰＵ的内存并没有释放，那么怎么解决该问题呢？ 首先执行下面的命令： 因为我们只有一块显卡，所以显示如下图所示: 可以看到我们的nvidia0上还有一个
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2019-02-22 11:25:00
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Windows程序意掉，但显存依然被占用1.软件环境2.问题描述3.解决方法3.1.查找当前占用显存的程序3.2.关闭显存占用程序4.结果预览 1.软件环境Windows10 教育版位 Tensorflow-GPU 2.3.0 Keras 2.4.3 CUDA 10.12.问题描述在使用Tensorflow进行模型训练时，很有可能会因为batch_size设置太大或者样本分辨率太大导致O
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2024-05-07 10:40:56
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查看内存常用的查看内存工具有：top，ps，free，/proc/meminfo，/proc/$PID/status等，一般都指定了虚拟内存占用情况，但ps或/proc/$PID/status中RSS或RSZ指定的是实际内存大小。 root:~# free
total used free shared buffers
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2024-09-09 17:22:12
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# 释放GPU显存的方法及原理解析
近年来，随着深度学习和机器学习的快速发展，GPU已成为训练模型和处理大规模数据的重要工具。然而，在使用GPU进行模型训练过程中，经常会遇到GPU显存不足的问题。为了充分利用GPU资源，释放GPU显存是非常重要的一环。本文将介绍在Python中如何释放GPU显存，并深入解析其原理。
## 释放GPU显存的方法
在Python中，释放GPU显存通常可以通过调用
原创
2024-06-06 05:59:36
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C++程序加速方法1. 将反复使用的数据存放在全局变量里面2. 使用多线程3. 用a++和++a，a–,--a4. 减少除法运算5. 尽量减少值传递，多用引用来传递参数。6. 循环引发的讨论1（循环内定义，还是循环外定义对象）7. 循环引发的讨论2（避免过大的循环）8. 局部变量VS静态变量9. 避免使用多重继承10. 将小粒度函数声明为内联函数（inline）11. 多用直接初始化12. 尽量
## 释放PyTorch GPU显存的步骤
在使用PyTorch进行深度学习训练时，经常会遇到GPU显存不足的情况。为了解决这个问题，可以通过释放GPU显存来提高GPU的利用率。下面是释放PyTorch GPU显存的详细步骤：
步骤|操作
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1|导入PyTorch和CUDA模块
2|定义PyTorch模型和数据
3|定义损失函数和优化器
4|在每个训练批次之后进行显存释放
5|释
原创
2023-08-27 07:41:00
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首先说明，作者：asdf_12346 千万注意不要只看显存大小了，显存大小只是影响显卡性能的一个很次要的因素而已。不了解的人很容易被商家忽悠了。 显卡，是包括显示核心GPU、显存、外围电路、输出接口的一个整体，有点像一个更小的电脑系统，只不过显卡是专门用于做图形运算或通用加速的。 显卡上的GPU就相当于电脑中的CPU。显卡上的显存就相当于电脑中的内存。 显卡的外围电路以及整个PCB板就相当于电脑中
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2024-02-23 12:49:40
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CUDA简介CUDA是Nvidia公司推出的计算平台，也是GPU的接口，当然也只适用于Nvidia的GPU。CUDA可对GPU编程，利用GPU多核心的特点，开多线程并行处理数据，大大提高程序运算速度。硬件平台使用CUDA编程必须拥有Nvidia显卡，且该显卡支持CUDA。计算平台可分为通用平台和异构平台。通用平台包括电脑主机、服务器、笔记本；异构平台包括各类GPU开发板。
异构平台
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2024-04-22 22:00:24
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设备文件是在/dev/目录下
设备文件有主设备号，次设备号.
当操作设备文件, 系统会根据设备文件的设备号找到相应的设备驱动(驱动在内核注册时已指定使用的设备号),并调用相应的功能.
open ---> sys ----> driver ---> drv_open
read ---> sys --
1、清理残余的配置文件。
1）在终端中执行 sudo synaptic，以便启动 Synaptic 包管理工具。
2）点击 Synaptic 右下角的 Status 按钮进行切换。
3）选择Synaptic 左边的 Not installed（residual config）即可在右边看到包含有残余配置文件的包，选择删除该包。
2、清理下载的缓存包。
通过apt安装软件时下载的包都缓存
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2024-03-23 11:19:20
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摘要：
本文较为系统地介绍了Ubuntu系统清理，包括删除残余的配置文件、清理下载的缓存包、清理不再需要的包、清理无用的语言文件等，并详细介绍了删除旧的内核映像。 随着运行，Ubuntu系统越来越大，有时甚至提示”磁盘空间不足“，本文较为系统介绍Ubuntu系统清理。一、基本清理 1.1 删除残余的配置文件 一般而言，当我们从 Ubuntu 系统中
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2024-04-30 00:22:11
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Windows有内置的磁盘碎片整理和磁盘清理工具，Ubuntu不像Windows那样能立即清楚地显示如何释放磁盘空间。本文分享了5个超级简单的方法清理Ubuntu系统的缓存和垃圾，以获得更多磁盘空间。1.清理APT缓存(并定期进行)默认情况下，Ubuntu会将下载并安装的所有更新保留在磁盘上的缓存中，以防万一您再次需要它。如果您定期添加和删除应用程序，发现自己需要重新配置/重新安装特定的软件包或连
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2024-03-30 12:33:36
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文章目录前言1 [更新] 新方案2 [补充] 新方案查看内存方案参考文献 标题：Ubuntu 定时清理内存前言最近跑实验的时候发现内存老爆炸（也就是满了的意思），这给我带来了麻烦，所以在此记录：Ubuntu 定时清理内存的过程。1 [更新] 新方案更新时间：2020年4月15日23:34:11步骤和下面小结一样。但是脚本变得更加"聪明"、“灵敏”了： 即将Sync重写如下：#!/bin/bash
Ubuntu没有盘符这个概念，只有一个根目录/，所有的这些文件都在这个下面。Ubuntu终端命令： pwd:查看当前所在文件夹。 clear:清空屏幕。 rm：删除文件。 rm -r:删除文件夹。 command --help:显示command命令的帮助信息。 man command:查询command命令的使用手册。 空格键：显示手册的下一屏。 Enter键：一次滚动手册页的一行。 b：回滚一
技术背景笔者在执行一个Jax的任务中，又发现了一个奇怪的问题，就是明明只分配了很小的矩阵空间，但是在多次的任务执行之后，显存突然就爆了。而且此时已经按照Jax的官方说明配置了XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE这个参数为false，也就是不进行显存的预分配(默认会分配90%的显存空间以供使用)。然后在网上找到了一些类似的问题，比如参考链接中的1、2、3、4，都是在一些操作后发
1. 理解GPU为了提升运算能力，大家更喜欢用 “更多的、简单的计算单元”CPU解决的问题是Latency，每个任务最短能在多长时间内完成GPU解决的是ThroughPut，每个单位时间能解决多少任务GPU擅长高效的并发并行的执行大量的线程2. CUDA计算模型3. 典型的GPU程序 CPU为GPU分配内存空间 CUDA MALLOCCPU拷贝输入数据 CPU->
