合理占用服务器GPU资源[狗头] 场景:当你想进行模型训练时,发现GPU全被占用,怎么办? 解决方案1: 在终端输入如下命令:watch -n 设定刷新时间(s) nvidia-smi 然后记起来了回来看看有空下来的没? 解决方案2: 首先说明一下我的环境: ubuntu 16.04 anaconda3 python3.6 tensorflow1.13 再说明一下对应的脚本与占用GPU程序路径 - 用户目录 - UseGPU - cifar-demo.py # 占用GPU程序 - mnist.n

今天遇到一个奇怪的现象,使用tensorflow-gpu的时候,出现内存超额~~如果我训练什么大型数据也就算了,关键我就写了一个y=W*x.......显示如下图所示: 程序如下: import tensorflow as tf w = tf.Variable([[1.0,2.0]]) b = tf.Variable([[2.],[3.]]) y = tf.multiply(w,b) init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Sess

通过nvidia-smi查看显卡使用情况,发现显卡在被占用,但是却没有提示占用显卡的进程id, 这时可以输入 fuser -v /dev/nvidia* 可以查看到, 再利用sudo kill -9 pid将其终止以释放显卡资源.

用只有2个G的显卡跑数据就需要在训练之前先把无关进程杀掉,防止跑到一半显存满了 nvidia-smi:显示当前GPU中的线程 kill -9 PID:输入PID以结束线程

Jupyter Notebooks 在 Kubernetes 上部署往往需要绑定一张 GPU,而大多数时候 GPU 并没有被使用,因此利用率低下.为了解决这一问题,我们开源了 elastic-jupyter-operator,将占用 GPU 的 Kernel 组件单独部署,在长期空闲的情况下自动回收,释放占用的 GPU.这篇文章主要介绍了这一开源项目的使用方式以及工作原理. Jupyter Notebooks 是目前应用最为广泛的交互式开发环境,它很好地满足了数据科学.深度学习模型构建等场景的代

http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/53695567 前言:本文主要介绍如何在 ubuntu 系统中配置 GPU 版本的 tensorflow 环境.主要包括: - cuda 安装 - cudnn 安装 - tensorflow 安装 - keras 安装 其中,cuda 安装这部分是最重要的,cuda 安装好了以后,不管是 tensorflow 还是其他的深度学习框架都可以轻松地进行配置. 我的环境: Ubuntu14.04 + TITAN

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: fuser -v /dev/nvidia* #查找占用GPU资源的PID 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python 2.7的PID 然后我们执行: kill -9 pid 然后再执行nvidia-smi就可以看到内存已经被释放

只需要在一开机的极短时间内开启 sr 即可提前占用端口,而不是被占用

仰望高端玩家的小清新 http://www.cnblogs.com/luruiyuan/ 有时候我们常常会有一个需求是监控GPU指定情况,并且需要根据需要杀死GPU进程 这里介绍几个与之相关的指令: watch -n 秒数 命令 :每隔指定秒数,就执行一次命令,并将结果打印在屏幕上 例如: watch -3 nvidia-smi watch - nvidia-smi 上述命令每隔三秒就输出一次GPU列表信息 通过 nvidia-smi 可以输出使用GPU的进程ID,因此可以借助 awk 工具对

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

# 安装 2.7 环境conda create -n python2. python= conda activate python2. # 安装 1.1.0 gpu版本pip # 配置环境变量export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/ex

一.当程序没有运行,但GPU仍被占用, 可通过nvidia-smi查看,被占用的pid是什么 或通过sudo fuser -v /dev/nvidia* #查找占用GPU资源的PID 然后采用kill -9 (PID)来杀掉运行的进程

前言 今早我想用多块GPU测试模型,于是就用了PyTorch里的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来支持用多块GPU的同时使用(下面简称其为Dist). 程序运行时,由于程序中其他部分的代码(与Dist无关的代码)出现了错误,导致程序退出.这次使用Dist时没有考虑和处理这种程序崩溃的情况,因此在程序退出前没有用Dist关闭生成的所有进程,最终导致本次进程运行后GPU显存未释放(经观察,发现是由于没有用Dist关闭所有进程,导致程序运行后还有一部分

weimjsam   引言 在最新的手游市场占有率统计中,腾讯游戏稳稳占据一半江山,目前仍以每月一到两款的速度推出新品,在如此复杂多变.响应要求极高的市场环境下,能持续推出高质量产品并保持高效迭代更新,不得不让人感慨腾讯游戏研发及运营能力的强大. 我们都知道,任何一个产品出厂前都应该有个合格的标签,用来证明产品质量要求达标,那么作为游戏上线前的质检员,腾讯游戏质量管理部门是如何快速.有效地完成游戏产品质量检测的呢? 通过本文你将会了解到,腾讯游戏上线前需要做一系列的测试,涵盖前后台性能.安全防护

TensorFlow Hub 模型复用 TF Hub 网站 打开主页 https://tfhub.dev/ ,在左侧有 Text.Image.Video 和 Publishers 等选项,可以选取关注的类别,然后在顶部的搜索框输入关键字可以搜索模型. TF Hub 安装 是单独的一个库,需要单独安装,安装命令如下: pip install tensorflow-hub TF Hub 模型使用样例 import tensorflow_hub as hub hub_handle = 'https:/

目录 6.1 本篇概述 6.1.1 本篇内容 6.1.2 基础概念 6.2 UE5新特性 6.2.1 UE5编辑器 6.2.1.1 下载编辑器及资源 6.2.1.2 启动示例工程 6.2.1.3 编辑器功能区 6.2.2 新渲染特性 6.2.2.1 Nanite虚拟微多边形 6.2.2.2 Lumen全局动态光照 6.2.2.3 虚拟阴影图 6.2.2.4 时间超分辨率 6.2.2.5 移动端渲染 6.2.3 其它新特性 6.2.3.1 世界分区 6.2.3.2 动画 6.2.3.3 物理 6.

作者 郭云龙,腾讯云高级工程师,目前就职于 CSIG 云产品三部-AI 应用产品中心,现负责中心后台业务框架开发. 导语 为了满足 AI 能力在公有云 SaaS 场景下,服务和模型需要快速迭代交付的需求,保障服务在不稳定高并发时的高成功率,以及进一步提升资源利用率,AI 应用产品中心进行了一系列的调研与实践,本篇将重点介绍团队在容器化方面的实践经验. 背景和问题 公有云 AI SaaS 产品(如人脸融合)的一般服务流程为:C 端或 B 端客户通过采集设备采集图像.音视频等,经由云 API 等接入

1. 请描述一下Activity 生命周期. 答: 如下图所示.共有七个周期函数,按顺序分别是: onCreate(), onStart(), onRestart(), onResume(), onPause(),onStop(), onDestroy(). onCreate(): 创建Activity时调用,设置在该方法中,还以Bundle的形式提供对以前存储的任何状态的访问. onStart(): Activity变为在屏幕上对用户可见时调用. onResume(): Activity开始与

Section 0:Hello,World 这次我们亲自尝试一下如何用粗(CU)大(DA)写程序 CUDA最新版本是7.5,然而即使是最新版本也不兼容VS2015 ...推荐使用VS2012 进入VS2012,新建工程,选择NVIDIA--CUDA Runtime 我们来写一个简单的向量加法程序:[Reference] #include <stdio.h> __global__ void saxpy(int n, float a, float *x, float *y) //__global_

对今天学习的Singleton Pattern简单总结下: 定义:保证一个类只有一个实例,必须自己创建自己的实例,并提供一个访问它的全局访问点. private 构造函数: private static 成员变量:缓存实例: public static 方法:创建类实例: 作用 保证唯一实例,减少内存开支,避免对资源的多重占用: 提供对唯一实例的受控访问: 全局变量必须在程序一开始就创建好,单例模式可以延迟初始化: 适用场合 控制资源的使用,通过线程同步来控制资源的并发访问: 控制实例产生的数量