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监视显存
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 ---- ----
1.3K30发布于 2018-09-28 Torch 中显存回收节省显存的方法
在进行模型推理时，需要考虑如何有效地利用和管理GPU显存。以下总结了常用的节省显存的方法。 将变量从显存释放 1. 删除不再使用的变量： del variable torch.cuda.empty_cache() 4. 这样可以更有效地利用显存，因为一些显存是用来存储模型的参数和中间结果的，而这些显存的使用量通常不会随着批量大小的增加而增加。 将模型和数据移动到CPU内存：如果你的模型和数据都在GPU显存中，那么你可以考虑在完成推理后将它们移动到CPU内存，以释放显存。 这是因为PyTorch使用了一种称为"缓存分配器"的机制来管理显存，这种机制可以减少显存的分配和释放操作，从而提高效率。
1.9K10编辑于 2024-07-01- 来自专栏机器之心
LLaMA微调显存需求减半，清华提出4比特优化器
机器之心专栏 作者：李炳睿 大模型的训练和微调对显存要求很高，优化器状态是显存主要开销之一。 4 比特优化器在众多预训练和微调任务上进行了实验，在保持准确率无损的情况下可将微调 LLaMA-7B 的显存开销降低多达 57%。 但相比之下，单个 GPU 的显存大小却增长缓慢，这让显存成为了大模型训练的主要瓶颈，如何在有限的 GPU 内存下训练大模型成为了一个重要的难题。 为此，我们首先需要明确消耗显存的来源有哪些。 「模型显存」，包括模型参数，梯度，以及优化器状态（optimizer states），它的大小与模型参数数量呈正比； 3. 「临时显存」，包括 GPU kernel 计算时用到的临时内存和其他缓存等。 这种方式能够节省显存的重要原因是：神经网络的参数往往由每层的参数向量拼接而成。
92830编辑于 2023-09-19 - 来自专栏深度学习那些事儿
再次浅谈Pytorch中的显存利用问题(附完善显存跟踪代码)
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。 > + | 2 * Size:(64,) | Memory: 0.0005 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> + | 4 1000/1000 = 94.37M dummy_tensor_2 = torch.randn(40, 3, 512, 512).float().to(device) # 40*3*512*512*4/ dummy_tensor_4 = torch.randn(120, 3, 512, 512).float().to(device) # 120*3*512*512*4/1000/1000 = 377.48M # 然后释放 dummy_tensor_4 = dummy_tensor_4.cpu() dummy_tensor_2 = dummy_tensor_2.cpu() # 这里虽然将上面的显存释放了，
2.4K50编辑于 2023-10-19 - 来自专栏AIUAI
GPU 显存 - Caffe 内存优化
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.
2.8K60发布于 2018-05-17 - 来自专栏JNing的专栏
【tensorflow】设置显存开销
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
1.2K10发布于 2020-03-17 - 来自专栏CSDNToQQCode
win11怎么看显存——win11如何看显存
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。
17.6K11编辑于 2023-11-29 - 来自专栏容器计算
tf_cnn_benchmark 显存问题
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
1.4K20发布于 2020-08-05 - 来自专栏IT杂症
v470修改显存大小
准备工作备份 /System/Library/Extensions/AppleIntelSNBGraphicsFB.kext/
81110发布于 2021-11-08 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
深度学习中GPU和显存分析
一般是 8，16，32，64，128，表示该类型所占据的比特数目 常用的数值类型如下图所示： 常用的数值类型 其中Float32 是在深度学习中最常用的数值类型，称为单精度浮点数，每一个单精度浮点数占用4Byte = 参数数目×n n = 4 ：float32 n = 2 : float16 n = 8 : double64 在PyTorch中，当你执行完model=MyGreatModel().cuda()之后就会占用相应的显存 1.2.2 梯度与动量的显存占用 举例来说， 优化器如果是SGD： 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： （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 节省显存一般有如下方法： 降低batch-size 下采样(NCHW -> (1/4)*NCHW) 减少全连接层（一般只留最后一层分类用的全连接层） 2 计算量分析 计算量的定义，之前已经讲过了，计算量越大
85210编辑于 2025-03-24 - 来自专栏CSDNToQQCode
CodeFormer的二次封装使用-针对人脸处理(需要有显卡最低4G显存)
CodeFormer是一种基于AI技术深度学习的人脸复原模型，由南洋理工大学和商汤科技联合研究中心联合开发。该模型通过结合了VQGAN和Transformer等技术，可以通过提供模糊或马赛克图像来生成清晰的原始图像。它的主要功能有：
70410编辑于 2024-02-29 - 来自专栏DeepHub IMBA
如何估算transformer模型的显存大小
dim) + square_of(n_head * dim) + square_of(n_head * dim) + square_of(n_head * dim) = 4* 所以最后内存就变为： memory_modal = 4*n_tr_blocks*square_of(n_head * dim) 上面的估算没有考虑到偏差所需的内存，因为这大部分是静态的，不依赖于批大小 * R * N^2 * D^2 memory activations = RBNS(S + 2D) 所以在训练模型时总的内存占用为： M = (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS (S + 2D) 因为内存的占用和序列长度又很大的关系，如果有一个很长的序列长度S >> D S + 2D <——> S，这时可以将计算变为： M = (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS (S) = 4*R*N^2*D^2 + RBNS^2 可以看到对于较大的序列，M与输入序列长度的平方成正比，与批大小成线性比例，这也就证明了序列长度和内存占用有很大的关系。
2.3K30编辑于 2022-11-11 - 来自专栏机器学习AI算法工程
深度学习中GPU和显存分析
常用的数值类型 其中Float32 是在深度学习中最常用的数值类型，称为单精度浮点数，每一个单精度浮点数占用4Byte的显存。 = 参数数目×n n = 4 ：float32 n = 2 : float16 n = 8 : double64 在PyTorch中，当你执行完model=MyGreatModel().cuda()之后就会占用相应的显存 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SGD没有动量 （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 节省显存一般有如下方法： 降低batch-size 下采样(NCHW -> (1/4)*NCHW) 减少全连接层（一般只留最后一层分类用的全连接层） 2 计算量分析 计算量的定义，之前已经讲过了，计算量越大
4.2K11发布于 2020-12-15 - 来自专栏AI研习社
深度学习中 GPU 和显存分析
衡量计算能力的单位是 flops： 每秒能执行的 flop 数量 1*2+3 1 flop 1*2 + 3*4 + 4*5 3 flop 1. 常用的数值类型 其中 Float32 是在深度学习中最常用的数值类型，称为单精度浮点数，每一个单精度浮点数占用 4Byte 的显存。 举例来说：有一个 1000x1000 的 矩阵，float32，那么占用的显存差不多就是 1000x1000x4 Byte = 4MB 32x3x256x256 的四维数组（BxCxHxW）占用显存为： 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 节省显存一般有如下方法： 降低 batch-size 下采样 (NCHW -> (1/4)*NCHW) 减少全连接层（一般只留最后一层分类用的全连接层） 2 计算量分析 计算量的定义，之前已经讲过了
7.9K100发布于 2018-03-16 - 来自专栏Dechin的专栏
关于python中显存回收的问题
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。 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。
3.3K10编辑于 2021-12-14 - 来自专栏数据派THU
如何估算transformer模型的显存大小
所以最后内存就变为： memory_modal = 4*n_tr_blocks*square_of(n_head * dim) 上面的估算没有考虑到偏差所需的内存，因为这大部分是静态的，不依赖于批大小 transformer模型所需的总内存为： total_memory = memory_modal + 2 * memory_activations 模型参数的内存： 4*n_tr_blocks * R * N^2 * D^2 memory activations = RBNS(S + 2D) 所以在训练模型时总的内存占用为： M = (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS (S + 2D) 因为内存的占用和序列长度又很大的关系，如果有一个很长的序列长度S >> D S + 2D <——> S，这时可以将计算变为： M = (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS(S) = 4*R*N^2*D^2 + RBNS^2 可以看到对于较大的序列，M与输入序列长度的平方成正比，与批大小成线性比例，这也就证明了序列长度和内存占用有很大的关系。
3.2K20编辑于 2022-09-14 - 来自专栏AIUAI
Keras - GPU ID 和显存占用设定
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 #! np.array(Y)) X = [] Y = [] f.close() Reference [1] - keras深度训练4:
2.2K160发布于 2018-05-17 - 来自专栏OpenMMLab
6G显存玩转大模型，更快更省的4bit量化推理硬核开源！
LMDeploy 推出了 4bit 权重量化和推理功能啦。 它不仅把模型的显存减少到 FP16 的 40%，更重要的是，经过 kernel 层面的极致优化，推理性能并未损失，反而是 FP16 推理速度的三倍以上。 /lmdeploy，直接下载 4bit 模型。 -2-7B-chat 模型在不同 batch 下的 token 生成速度，以及显存占用情况。 吞吐量和显存对照结果如下： request throughput 使用 LMDeploy 的 profile_throughput.py，在A100-80G 上分别测试 4bit 和 16bit Llama
2.2K20编辑于 2023-08-21 - 来自专栏翩翩白衣少年
这个 GitHub 高赞 Whisper 优化项目，性能提升 4 倍，显存砍半！
但是，只要在生产环境或者本地机器上跑过 Whisper 的朋友，都能发现它推理太慢、显存占用大、幻觉严重等问题。 它在保持了 Whisper 惊人准确率的同时，把推理速度提升了 4倍，显存占用降低了 38%。 今天，我们就来扒一扒这个 GitHub 上的「ASR性能怪兽」。 该库的转录速度比原始 OpenAI 实现快达 4 倍，同时保持相同的准确度水平，并显著降低内存消耗。 OpenAI 官方的 Whisper 是基于 PyTorch 实现的。 这就是为什么它能实现快 4 倍且省一半显存的「超能力」。 核心功能 除了快和省，faster-whisper 还引入了几个官方版没有的实用功能，解决了实际落地中的痛点。 这意味着原本只有 24G 显存的 3090/4090 才能跑得舒服的任务，现在普通的 8G/12G 显存的甜品级显卡也能轻松驾驭 large 模型了。
67610编辑于 2026-03-16 - 来自专栏计算机技术-参与活动
显存：存储，GPU：计算；Pipeline Parallelism（管道并行）
同时，文章还讨论了数据传输中的安全性问题，提出了不依赖加密算法的数据传输安全方案 目录显存：存储，GPU：计算流水线切分策略：（数据并并，多头并行，单头MLP切片）存储（显存）和计算（GPU）负载不均衡的问题 1,2,3,4,5指的计算任务（数据切分）大方块代表GPU计算黄色代表显存解决办法：重计算和流水线切分策略重计算策略：流水线切分策略：（数据并并，多头并行，单头MLP切片）Pipeline Parallelism ：存储，GPU：计算流水线切分策略：（数据并并，多头并行，单头MLP切片）显存与存储： 显存（Video Memory或Graphics Memory）是GPU上的专用内存，用于存储图形数据、纹理、帧缓冲区等 存储（显存）和计算（GPU）负载不均衡的问题1,2,3,4,5指的计算任务（数据切分）大方块代表GPU计算黄色代表显存存储和计算负载不均衡的问题主要出现在大规模并行计算环境中，尤其是在训练大型语言模型时 但是，如果我们使用GPipe和1F1B调度机制我们可以将数据分割成10个微批次，并在4个GPU上进行训练。在预热阶段，每个GPU将处理2个微批次的前向传递。
73321编辑于 2024-11-26
腾讯云开发者
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