监视显存使用情况 watch [options] command 每10秒更新一次显存使用情况 watch -n 10 nvidia-smi ---- ----
前言 之前在浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小和如何在Pytorch中精细化利用显存中我们已经谈论过了平时使用中显存的占用来自于哪里，以及如何在Pytorch中更好地使用显存。...在这篇文章中，我们借用Pytorch-Memory-Utils这个工具来检测我们在训练过程中关于显存的变化情况，分析出我们如何正确释放多余的显存。...如何去释放不需要的显存。 首先，我们在下段代码中导入我们需要的库，随后开始我们的显存检测程序。...Tensor占用大，我们暂时将次归结为Pytorch在开始运行程序时需要额外的显存开销，这种额外的显存开销与我们实际使用的模型权重显存大小无关。...其实原因很简单，除了在程序运行时的一些额外显存开销，另外一个占用显存的东西就是我们在计算时候的临时缓冲值，这些零零总总也会占用一部分显存，并且这些缓冲值通过Python的垃圾收集是收集不到的。
问题 一般大家在跑tf时，单个程序往往会占满整块GPU的所有显存。 但是实际上，程序很可能并不需要那么大的显存空间。...改进方案 通过 tf.ConfigProto().gpu_options.allow_growth=True来告诉程序，只需占用实际所需的显存即可： # ---------------- session...True sess = tf.Session(config=config) 如果这里把 config.gpu_options.allow_growth设置为False，那么程序就会默认把整块卡的所有显存占满
Caffe - 显存优化 1....测试了一下, ResNet101 相对于官方 caffe, 能够明显节省显存占用, batchsize 可以增加很多....显存优化的 Caffe 主要实现的功能: memory multiloading 在深度网络训练和测试时,可以显著地节省内存. 训练时,节省一半内存; 测试时, 使用 95% 的内存....在训练深度网络时, GPU显存资源是有限的.
显存查看方法1、 1、快捷键【Ctrl+Shift+ESC】打开【任务管理器】 2、点击左侧的性能 显存查看方法2、 在Windows 11在Windows 11中查看显存的方法如下： 1...在显卡属性窗口中，适配器下，就可以查看显存信息。 显存查看方法3、 此外，还可以使用DirectX诊断工具来查看显存。...在“显示”选项卡中，找到“显存”一项，即可查看显存信息。 以上两种方法都可以帮助您在Windows 11中查看显存信息。如果还有其他问题，欢迎随时提问。...显存对AI的重要意义 显存是显卡中存储图像数据的关键组成部分，对AI具有重要意义，主要体现在： 显存决定了计算机在处理图像时能够存储和操作的数据量大小。...在AI绘图中，需要频繁读写显存中的数据，因此高带宽的显存对于实时绘图和复杂计算非常重要。 因此，显存对于AI应用来说是非常重要的，尤其是在需要大量处理和操作图像数据的场合。
Intel在2017年推出对应于六代酷睿Skylake的云服务器平台“Purley”，采用14nm工艺、最多28核心56线程、6通道DDR4内存、光纤互连通道，采用UPI总线替代QPI总线等等。...显存带宽从大的方面来说是显存频率及显存位宽来决定的，不过实际带宽就要看具体情况了，目前主流显卡的位宽多是128bit、256bit、384bit及512bit，更能决定带宽的还是显存类型，它们决定了显存带宽的极限...目前最主流的显存当然是GDDR5，之前还有过昙花一现的GDDR4，现在低端市场上还有gDDR3显存残存，AMD在其显卡上使用了HBM显存，相比GDDR5显存更强大，带宽大幅提升。...目前的HBM显存的频率只有500MHz，2倍频率率机制，数据频率是1Gbps，不过它的I/O带宽极高，弥补了频率不足。 GDDR5和HBM显存是目前最主流的显存技术。...显存带宽=显存等效数据频率(Gbps)*显存总位宽(bit)/8=显存实际频率(MHz)*显存数据倍率(1、2、4不等)*显存等效位宽(64-512bit不等)/8 由于显卡厂更习惯用数字更大更好看的数据频率来标记产品规格
1 Overview 在测试 vGPU 的功能的时候，给容器分配了半张 GPU 卡，然后想用 Tensorflow Benchmark 测试一下，却发现半张 V100 32GB 显存从一开始就被占满了，...关于如何限制 GPU 显存的使用量，可以参考官方的记录。为了能正常使用办张卡，也就是 16 GB 的显存，我希望可以注入一个 Config 类似如下。...per_process_gpu_memory_fraction=0.5) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 这样我的程序就只会用到半张卡的显存...xla=True --gpu_memory_frac_for_testing=0.5 3 Summary per_process_gpu_memory_fraction 参数可以设置 GPU 内进程使用显存最大的比例
服务器有多张显卡，一般是组里共用，分配好显卡和任务就体现公德了。除了在代码中指定使用的 GPU 编号，还可以直接设置可见 GPU 编号，使程序/用户只对部分 GPU 可见。...至于显存设置，可以设置使用比例(70%)： gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7) sess = tf.Session...以上这篇浅谈多卡服务器下隐藏部分 GPU 和 TensorFlow 的显存使用设置就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
准备工作备份 /System/Library/Extensions/AppleIntelSNBGraphicsFB.kext/
而且是服务器上的两张 1080Ti. 服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能. 因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配....实际中发现, Keras 还可以限制 GPU 显存占用量. 这里涉及到的内容有: GPU ID 设定 GPU 显存占用按需分配 GPU 显存占用限制 GPU 显存优化 1. GPU ID 设定 #!...GPU 显存占用按需分配 #!...GPU 显存占用限制 #!...设定 GPU 显存占用比例实际上是避免一定的显存资源浪费. 4. GPU ID 设定与显存按需分配 #!
来源：DeepHub IMBA本文约1200字，建议阅读6分钟本文为你介绍神经网络的内存计算方法。 在微调GPT/BERT模型时，会经常遇到“ cuda out...
在训练的情况下，特别是分步训练时会导致显存溢出，导致程序崩溃。 可以使用自适应配置来调整显存的使用情况。...在建立tf.Session加入设置数据（显存使用比例为1/3），但有时你虽然设置了使用上限，在程序需要更高显存时还是会越过该限制 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction...=0.333) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 3、自适应分配 会自适应分配显存，不会将显存全部分配导致资源浪费...、如有设置fit_generator 将多线程关闭 #可将 use_multiprocessing=True #改为 use_multiprocessing=False 补充知识：Keras 自动分配显存...，不占用所有显存 自动分配显存，不占用所有显存 import keras.backend.tensorflow_backend as KTF import tensorflow as tf import
在微调GPT/BERT模型时，会经常遇到“ cuda out of memory”的情况。这是因为transformer是内存密集型的模型，并且内存要求也随序列...
显存占用越多，程序越快？ 显存占用大小和batch size大小成正比？...nvidia-smi的输出 这是nvidia-smi命令的输出，其中最重要的两个指标： 显存占用 GPU利用率 显存占用和GPU利用率是两个不一样的东西，显卡是由GPU计算单元和显存等组成的，显存和GPU...1.2.1 参数的显存占用 只有有参数的层，才会有显存占用。这部份的显存占用和输入无关，模型加载完成之后就会占用。...，占用的显存大小基本与上述分析的显存差不多（会稍大一些，因为其它开销）。...（因为不需要执行优化） 深度学习中神经网络的显存占用，我们可以得到如下公式： 显存占用 = 模型显存占用 + batch_size × 每个样本的显存占用 可以看出显存不是和batch-size简单的成正比
主要看显存的使用？...显存占用越多，程序越快？ 显存占用大小和 batch size 大小成正比？...这么看来显存占用就是 W 和 Y 两个数组？ 并非如此！！！ 下面细细分析。 1.2.1 参数的显存占用 只有有参数的层，才会有显存占用。这部份的显存占用和输入无关，模型加载完成之后就会占用。...这时候还需要保存动量， 因此显存 x3 如果是 Adam 优化器，动量占用的显存更多，显存 x4 总结一下，模型中与输入无关的显存占用包括： 参数 W 梯度 dW（一般与参数一样） 优化器的动量（普通...（因为不需要执行优化） 深度学习中神经网络的显存占用，我们可以得到如下公式： 显存占用 = 模型显存占用 + batch_size × 每个样本的显存占用 可以看出显存不是和 batch-size 简单的成正比
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）。...只是考虑到在python的进程结束之后，这一块的显存还是被成功释放了的，因此我考虑直接用进程的方法来解决这个显存分配和清空的方法，以下是一个基于进程实现的案例： import os os.environ...这么一来，我们既可以实现对象的即时销毁，也通过进程控制的机制确保在显存中占用的位置被清空。...总结概要 在使用一些python的GPU模块，或者写CUDA时，有时会发现显存被无端占用的场景，即时执行了cudaFree()或者python的del操作，也无法消除这一块的显存占用。
前言 在上篇文章《浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小》中我们对如何计算各种变量所占显存大小进行了一些探索。...优化显存 在Pytorch中优化显存是我们处理大量数据时必要的做法，因为我们并不可能拥有无限的显存。...显存是有限的，而数据是无限的，我们只有优化显存的使用量才能够最大化地利用我们的数据，实现多种多样的算法。...估测模型所占的内存 上篇文章中说过，一个模型所占的显存无非是这两种： 模型权重参数 模型所储存的中间变量 其实权重参数一般来说并不会占用很多的显存空间，主要占用显存空间的还是计算时产生的中间变量，当我们定义了一个...显存的使用情况，在编写程序中我们可能无法精确计算，但是我们可以通过pynvml这个Nvidia的Python环境库和Python的垃圾回收工具，可以实时地打印我们使用的显存以及哪些Tensor使用了我们的显存
如何计算显存的占用，预防out of memory? 最近一次组会上，师兄点评一篇文章显存占用过多，突然发现还不知道如何具体的计算显存，只好去学习一下。 ?...（float）： 3*256*256*4=0.75M,若batchsize=100,也就占用75M,显存，显然，占用显存较大的不是输入图片数据，那会是什么呢？...： 参数占用显存 = 参数数目×n n = 4 ：float32 n = 2 : float16 n = 8 : double64 优化器的显存占用： 例如SGD优化器： ?...除了保存W之外还要保存参数对应的梯度，因此显存占用等于参数占用的显存的2倍。...具体计算： 显存占用 = 模型显存占用 + batch_size × 每个样本的显存占用 注意 : 输入数据不用计算梯度；激活函数不用保存输入； 如何减小显存占用？
上执行内存复制作业的并发线程的最大数量，默认值1 MXNET_CPU_WORKER_NTHREADS MXNET_CPU_PRIORITY_NTHREADS MXNET_CPU_NNPACK_NTHREADS 二 显存选项...MXNET_BACKWARD_DO_MIRROR=1 将会节省30%~50%的显存, 保存95%的运行速度。
而且是服务器上的两张 1080Ti. 服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能. 因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配....实际中发现, Keras 还可以限制 GPU 显存占用量. 这里涉及到的内容有： GPU ID 设定 GPU 显存占用按需分配 GPU 显存占用限制 GPU 显存优化 1. GPU ID 设定 #!...GPU 显存占用按需分配 #!...GPU 显存占用限制 #!...设定 GPU 显存占用比例实际上是避免一定的显存资源浪费. 4. GPU ID 设定与显存按需分配 #!
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