之前一开始以为是cuda和cudnn安装错误导致的,所以重装了,但是后来发现重装也出错了. 后来重装后的用了一会也出现了问题.确定其实是Tensorflow和pytorch冲突导致的,因为我发现当我同学在0号GPU上运行程序我就会出问题. 详见pytorch官方论坛: https://discuss.pytorch.org/t/gpu-is-not-utilized-while-occur-runtimeerror-cuda-runtime-error-out-of-memory-at/3478…

​ 从6月初开始,6G显存的显卡开始出现CUDA Error:out of memory的问题,这是因为dag文件一直在增加,不过要增加到6G还需要最少两年的时间. 现在出现问题的原因是1.内核太古老,2.驱动太古老. ​编辑 解决办法,1.更新最新内核 2.更新512.15版显卡驱动,但不要更新最新版,最新版对LHR显卡进行了限制. 最新内核和512.15版本显卡点此下载:内核链接 2021年下半年,NVIDIA发布了LHR版本显卡,对显卡算力进行了限制. 2022年5月,NBminer在最新…

问题描述:在跑深度学习算法的时候,发现服务器上只有自己在使用GPU,但使用GPU总是会报RuntimeError: CUDA error: out of memory,这是因为自己之前运行的进程还存在,没有完全杀死. 解决办法:执行命令[ps -u]查看当前用户的进程 (base) duanyongchun:~/pycharm_projects$ ps -u 如图: 当前0.1两块GPU被python进程占用,执行命令[kill -9 进程号(PID)]杀死进程 ( 再查看当前进程如图: 进程被…

1.跳出错误法  ===================================================在主界面的implementation  {$R *.dfm} 下放入以下代码: procedure PatchInt3; var   NOP: Byte;   NTDLL: THandle;   BytesWritten: DWORD;   Address: Pointer; begin   if Win32Platform <> VER_PLATFORM_WIN32_NT…

第一个问题:CUDA Error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0' failed. 已放弃 (核心已转储) 由Error类型可以知道运行模型所需的显存空间超过了显卡提供的显存.解决办法:修改cfg配置文件,减小batch和subdivsion. 第二个问题:CUDA Error: unknown error darknet: ./src/cuda.c:: check_error: Asserti…

CUDA9的编译器和语言改进 使用CUDA 9,nvcc编译器增加了对C ++ 14的支持,其中包括新功能 通用的lambda表达式,其中使用auto关键字代替参数类型; auto lambda = [](auto a,auto b){return a * b;}; 功能的返回类型扣除(使用auto关键字作为返回类型,如上例所示) 对constexpr函数可以包含的更少的限制,包括变量声明,if,switch和循环. CUDA 9中的NVCC也更快,与CUDA 8相比,编译时间平均减少了20%,…

显卡 Video card,Graphics card,又叫显示接口卡,是一个硬件概念(相似的还有网卡),执行计算机到显示设备的数模信号转换任务,安装在计算机的主板上,将计算机的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来. 显卡是计算机的标配之一,计算机要显示图像就必须安装显卡.普通计算机的显卡一般是集成在主板上的. 显卡驱动 显卡驱动是显卡跟计算机连接的桥梁,可以让计算机识别到GPU硬件,是必须正确安装的,不同厂商.不同型号的GPU对应不同的显卡驱动.非开发人员不用安装CUDA或cuDNN,但…

原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了! torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一.…

对于显存不充足的炼丹研究者来说,弄清楚Pytorch显存的分配机制是很有必要的.下面直接通过实验来推出Pytorch显存的分配过程. 实验实验代码如下: import torch from torch import cuda x = torch.zeros([3,1024,1024,256],requires_grad=True,device='cuda') print("1", cuda.memory_allocated()/1024**2) y = 5 * x print(&quo…

刚入门深度学习时,没有显存的概念,后来在实验中才渐渐建立了这个意识. 下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番,于是我转载了过来. 作者:陈云 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 来源:知乎 深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为"资源" 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和GPU等价,使用GPU主要看显存的使用? Batch Size 越大,程序越快…