python - 如何解决““RuntimeError: CUDA out of memory.”？有没有办法释放更多的内存？

Question

在这种情况下，我在 VM 上使用 jupyter notebook 来训练一些 CNN 模型。VM 有 16v CPU 和 60GB 内存。我刚刚安装了 NVIDIA TESLA P4 以获得更好的性能。但它总是给出错误，比如"RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 196.00 MiB (GPU 0; 7.43 GiB total capacity; 2.20 GiB already allocated; 180.44 MiB free; 226.01 MiB cached)"

为什么会这样？系统很干净。我想知道为什么我只有这么少量的可用内存？

我认为GPU设置没有错误

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| NVIDIA-SMI 440.33.01    Driver Version: 440.33.01    CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla P4            Off  | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |
| N/A   38C    P0    22W /  75W |      0MiB /  7611MiB |      2%      Default |
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| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Answer 1

当一个进程在 GPU 上分配内存时，该内存只能由该进程释放或者如果它终止。如果您看到 CUDA 内存不足错误但没有其他任何东西在运行，那么我建议使用nvtop 之类的工具来确定谁占用了您的 CUDA 内存。它看起来像这样：

在底部，您会看到 GPU 内存和进程命令行。在上面的示例中，突出显示的绿色进程占用了 84% 的 GPU RAM。您可以使用向上/向下箭头选择进程，然后按 F9 终止该进程。有时当我运行训练脚本时，它们不会被终止，它会显示在这里占用 CUDA 内存。

注意：在 Ubuntu 18 上有点涉及 nvtop 安装，但您可以使用的其他工具是gpustat，它只显示 pid。