Ubuntu18.04 tru_all_gpu 得不到GPU

2023-10-25 01:30

文章标签 gpu ubuntu18.04 tru 得不到

本文主要是介绍Ubuntu18.04 tru_all_gpu 得不到GPU，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Ubuntu18.04 tru_all_gpu 得不到GPU

Ubuntu18.04 tru_all_gpu 得不到GPU
- 原因
- 解决方式

Ubuntu18.04 tru_all_gpu 得不到GPU

原因

由于跑深度学习算法关闭程序的不规范导致显存没有及时释放造成了下一次申请显存时，显存不足，获取不到GPU

解决方式

我们可以使用命令 watch -n 1 nvidia-smi 就可以看到有哪些进程占用了显存

然后用命令 sudo kill -9 PID 这里的PID 就是你上面查看需要kill的进程的PID
在这里插入图片描述

这篇关于Ubuntu18.04 tru_all_gpu 得不到GPU的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

原文地址:https://blog.csdn.net/zhazhuzhou3522/article/details/103579869
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.chinasem.cn/article/279138。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈，一经查实，立即删除！我们的邮箱：23002807@qq.com

Python中Tensorflow无法调用GPU问题的解决方法

《Python中Tensorflow无法调用GPU问题的解决方法》文章详解如何解决TensorFlow在Windows无法识别GPU的问题,需降级至2.10版本,安装匹配CUDA11.2和cuDNN... 当用以下代码查看GPU数量时，gpuspython返回的是一个空列表，说明tensorflow没有找到

conda安装GPU版pytorch默认却是cpu版本

《conda安装GPU版pytorch默认却是cpu版本》本文主要介绍了遇到Conda安装PyTorchGPU版本却默认安装CPU的问题,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的... 目录一、问题描述二、网上解决方案罗列【此节为反面方案罗列！！！】三、发现的根本原因[独家]3.1 p

判断PyTorch是GPU版还是CPU版的方法小结

《判断PyTorch是GPU版还是CPU版的方法小结》PyTorch作为当前最流行的深度学习框架之一,支持在CPU和GPU(NVIDIACUDA)上运行,所以对于深度学习开发者来说,正确识别PyTor... 目录前言为什么需要区分GPU和CPU版本？性能差异硬件要求如何检查PyTorch版本？方法1：使用命

AI Toolkit + H100 GPU，一小时内微调最新热门文生图模型 FLUX

上个月，FLUX 席卷了互联网，这并非没有原因。他们声称优于 DALLE 3、Ideogram 和 Stable Diffusion 3 等模型，而这一点已被证明是有依据的。随着越来越多的流行图像生成工具（如 Stable Diffusion Web UI Forge 和 ComyUI）开始支持这些模型，FLUX 在 Stable Diffusion 领域的扩展将会持续下去。自 FLU

如何用GPU算力卡P100玩黑神话悟空？

精力有限，只记录关键信息，希望未来能够有助于其他人。文章目录综述背景评估游戏性能需求显卡需求CPU和内存系统需求主机需求显式需求实操硬件安装安装操作系统Win11安装驱动修改注册表选择程序使用什么GPU 安装黑神话悟空其他综述用P100 + PCIe Gen3.0 + Dell720服务器（32C64G），运行黑神话悟空画质中等流畅运行。背景假设有一张P100-

GPU 计算 CMPS224 2021 学习笔记 02

并行类型（1）任务并行（2）数据并行 CPU & GPU CPU和GPU拥有相互独立的内存空间，需要在两者之间相互传输数据。（1）分配GPU内存（2）将CPU上的数据复制到GPU上（3）在GPU上对数据进行计算操作（4）将计算结果从GPU复制到CPU上（5）释放GPU内存 CUDA内存管理API （1）分配内存 cudaErro

PyInstaller问题解决 onnxruntime-gpu 使用GPU和CUDA加速模型推理

前言在模型推理时，需要使用GPU加速，相关的CUDA和CUDNN安装好后，通过onnxruntime-gpu实现。直接运行python程序是正常使用GPU的，如果使用PyInstaller将.py文件打包为.exe，发现只能使用CPU推理了。本文分析这个问题和提供解决方案，供大家参考。问题分析——找不到ONNX Runtime GPU 动态库首先直接运行python程序

麒麟系统安装GPU驱动

1.nvidia 1.1显卡驱动本机显卡型号:nvidia rtx 3090 1.1.1下载驱动打开 https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 也可以直接使用下面这个地址下载 https://www.nvidia.com/download/driverResults.aspx/205464/en-us/ 1.1.3安装驱动右击，

Kubernetes的alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu无法限制GPU个数

问题描述： Pod.yaml文件中关于GPU资源的设置如下：然而在docker中运行GPU程序时，发现宿主机上的两块GPU都在跑。甚至在yaml文件中删除关于GPU的请求，在docker中都可以运行GPU。原因：上例说明alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu无效。查看yaml文件，发现该docker开启了特权模式（privileged：ture）：而

GPU池化赋能智能制造

2023年3月10日，“第六届智能工厂高峰论坛”在杭州隆重揭幕。本次会议由e-works数字化企业网、浙江制信科技有限公司主办，中国人工智能学会智能制造专业委员会、长三角新能源汽车产业链联盟、长三角(杭州)制造业数字化能力中心、浙江省智能工厂操作系统技术创新中心协办。趋动科技作为钻石合作伙伴出席了本次峰会，与制造业精英企业以及行业专业人士共同分享制造业在智能工厂推进过程中的成功经验，探讨工厂改进中

Ubuntu18.04 tru_all_gpu 得不到GPU

Ubuntu18.04 tru_all_gpu 得不到GPU

Ubuntu18.04 tru_all_gpu 得不到GPU

原因

解决方式

相关文章