1. 显示当前GPU使用情况 Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具,会显示显存使用情况: $ nvidia-smi 输出如下: 2. 周期性输出GPU使用情况 但是有时我们希望不仅知道那一固定时刻的GPU使用情况,我们希望一直掌握其动向,此时我们就希望周期性地输出,比如每 10s 就更新显示. 这时候就需要用到 watch命令,来周期性地执行nvidia-smi命令了. 了解一下watch的功能: 作用:周期性执行某一命令,并将输出显示. watch的基本用法是: $ watc

如何解决python进程被kill掉后GPU显存不释放的问题 1 重新开一个shell,然后输入: ps aux|grep user_name|grep python.所有该用户下的python程序就会显示出来(很多在用watch命令都不会显示的进程在这里可以看到): 2 然后再一个个用kill命令清理 两台Linux系统之间传输文件的几种方法 连接服务器shell窗口关闭导致程序中断,让程序在linux后台运行nohup - CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 nohup pytho

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

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

很多用户反馈说终止程序之后,显存依然被占用,这里我们提供了两种解决方案,帮助用户解决这个问题. nvidia-smi查看 我们可以先用如下命令 nvidia-smi 查看一下当前GPU进程情况. _ GPU:GPU 编号: Name:GPU 型号: Persistence-M:持续模式的状态.持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时,花费的时间更少,这里显示的是off的状态: Fan:风扇转速,从0到100%之间变动: Temp:温度,单位是摄氏度: Perf:性能状态,从P0到P12,P

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 参考网址: http://stackoverflow.com/questions/36668467/change-default-gpu-in-tensorflow http://stackoverflow.com/questions/37893755/tensorflow-set-cuda-visible-devices-within-jupyter 1 终端执行程序时设置使

笔者在ubuntu上跑Tensorflow的程序的时候,中途使用了Win+C键结束了程序的进行,但是GPU的显存却显示没有释放,一直处于被占用状态. 使用命令 nvidia-smi 显示如下 两个GPU程序都在执行中,实际上GPU:0已经被笔者停止了,但是GPU没有释放,进程还在继续,所以只有采用暴力手段了,将进程手动关闭掉,进程编号如图中红线部分,由于笔者在两个GPU跑的程序一样,很难从程序名称上找到自己,却可以从GPU:num上找到自己的PID. 关闭命令如下: sudo kill -9 P

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文目录 1 终端执行程序时设置使用的GPU 2 python代码中设置使用的GPU 3 设置tensorflow使用的显存大小 3.1 定量设置显存 3.2 按需设置显存 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 参考网址: http://stackoverflo

Linux 查看GPU状态 nvidia-smi nvidia-smi是NVIDIA自带的一个命令可以详细的展示显卡的运行状态. gpustat gpustat是github上开源的一个小工具,对于v1.0目前支持python 3.4+,对于python 2.7-3.4支持v0.x. 可以直接用pip安装 pip install gpustat 如果没有root权限的话 pip install --user gpustat 如果没有root权限,安装完之后,可能需要添加环境变量. export

Linux查看显卡信息: lspci | grep -i vga 使用nvidia GPU可以: lspci | grep -i nvidia [root@gpu-server-002 ~]# lspci | grep -i nvidia 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1) 02:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10ef (r

全局存储器,即普通的显存,整个网格中的随意线程都能读写全局存储器的任何位置. 存取延时为400-600 clock cycles  很easy成为性能瓶颈. 訪问显存时,读取和存储必须对齐,宽度为4Byte.假设没有正确的对齐,读写将被编译器拆分为多次操作,减少訪存性能. 多个warp的读写操作假设可以满足合并訪问,则多次訪存操作会被合并成一次完毕.合并訪问的条件,1.0和1.1的设备要求较严格,1.2及更高能力的设备上放宽了合并訪问的条件. 1.2及其更高能力的设备支持对8 bit.16 bi

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

Sometimes CUDA program crashed during execution, before memory was flushed. As a result, device memory remained occupied. There are some solutions: 1. Try using: nvidia-smi --gpu-reset or simply: nvidia-smi -r 2. Although it should be unecessary to d

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

运行TensorFlow程序会占用过多的显卡比例,多人共同使用GPU的时候,会造成后面的人无法运行程序. 一.TensorFlow 1.预加载比例限制 tf_config = tensorflow.ConfigProto() tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50% session = tensorflow.Session(config=tf_config) 2.自适应 tf_config = tens

参考: https://blog.csdn.net/jyli2_11/article/details/73331126 https://blog.csdn.net/cfarmerreally/article/details/80321276 http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 场景: 有一台服务器,服务器上有多块儿GPU可以供使用,但此时只希望使用第2块和第4块GPU,但是我们希望代码能看到的仍然是有两块GPU,分别编号为0,1,

watch -n 10 nvidia-smi 一.watch watch命令用来定时执行某个程序 二.nvidia-smi nvdia-smi是英伟达自带的GPU监控命令.

在电脑上安装Nvidia显卡驱动,平时也会通过Nvidia控制面板来查看显示显存位宽及宽带.显示显存容量和显示显存芯片信息等等,那么该如何查看Nvidia显存大小以及Nvidia硬件相关信息呢? 1.安装上独立显卡驱动之后,在桌面空白空鼠标右键点击,nvidia控制面板,如图: 2.左下角系统属性即可查看机器的独立显卡显存,如图: 3.之后即可看到显卡显存位宽等情况. 如果用户想要查看到Nvidia显卡显存相关硬件信息的话,可以按照教程的简单步骤进行查看.

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现未释放显存,这里提供一个实例问题和处理的思路,如果有更好的方案欢迎大家在评论区留言. 问题复现

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP