CUDA out of memory内存碎片解决方法

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 704.00 MiB (GPU 0; 16.00 GiB total capacity; 13.55 GiB already allocated; 0 bytes free; 14.89 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 可是我现在没有其他进程在用gpu

ChatGPT 说：

ChatGPT

这个错误表示你当前的 GPU 内存不足以执行操作，即使没有其他进程占用 GPU，PyTorch 的内存管理可能出现了内存碎片或没有正确释放内存，导致 GPU 无法为新任务分配足够的内存。

有几个解决方案可以帮助你解决这个问题：

1. 手动清理 GPU 内存

在 PyTorch 中，你可以使用 torch.cuda.empty_cache() 来清空 GPU 内存缓存，虽然这不会释放 GPU 中被 PyTorch 占用的内存，但可以减少 PyTorch 内存的碎片。

python

复制代码

import torch torch.cuda.empty_cache()

你可以在每个大的计算步骤后添加这行代码，例如每次训练结束后，或者每次 forward() 之后。

2. 使用 max_split_size_mb 来避免内存碎片

你可以设置 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 环境变量来控制内存分配行为，避免内存碎片问题。具体来说，设置 max_split_size_mb 可以将内存分配划分为更小的块，减少碎片的发生。

在代码中设置环境变量：

python

复制代码

import os os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = 'max_split_size_mb:128'

你可以根据需要调整 max_split_size_mb 的值，默认值通常为 64。

3. 减少批量大小 (batch_size)

过大的批量大小会占用大量 GPU 内存。可以尝试减少批量大小，以便 GPU 能够处理更多的任务：

python

复制代码

batch_size = 16 # 比如改成较小的值

4. 使用更小的模型或减少模型参数

如果你的模型非常大，可以尝试使用更小的模型，或通过减少某些层的神经元数量来减少内存使用。

5. 监控和释放显存

使用 nvidia-smi 来查看 GPU 内存使用情况，并确保其他进程不会占用内存。虽然你提到没有其他进程使用 GPU，但有时某些后台进程可能会悄悄占用内存：

bash

复制代码

nvidia-smi

如果你发现某些进程不再需要，手动终止它们：

bash

复制代码

kill -9

其中 是使用 nvidia-smi 命令查看到的进程 ID。

6. 使用 torch.utils.checkpoint 来减少显存使用

如果你的模型包含非常大的层，可以尝试使用 PyTorch 的 checkpoint API 来保存中间计算结果并避免重复计算，从而减少显存消耗。

python

复制代码

from torch.utils.checkpoint import checkpoint # 在你的模型中的每个较大层应用 checkpoint output = checkpoint(model_function, input_data)

7. 动态调整模型大小

通过逐步加载和计算模型的不同部分，动态调整内存分配。如果模型非常大并且 GPU 内存有限，可以考虑按需加载并计算模型的一部分，而不是一次性加载整个模型。

8. 重启 Python 环境

如果上述方法都无效，可能是内存泄漏或者某些缓存没有被正确释放。在这种情况下，尝试重启 Python 环境，重新加载所有数据和模型。

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总结：

• 尝试清理内存缓存 (torch.cuda.empty_cache())，并减少批量大小。
• 使用 max_split_size_mb 来避免内存碎片。
• 通过 nvidia-smi 检查 GPU 内存是否有意外占用。
• 尝试按需加载模型或使用 checkpoint API 来减少显存使用。

如果问题仍然存在，可能需要进一步检查代码中的内存管理，或者使用更高效的模型或硬件。

4o

您说：

nvidia-smi

如果我检查后并没发现显存有超过预期的占用，能否说明当前gpu不存在内存碎片，这里的碎片是指当前设备的由于上一个程序导致的内存分配碎片，还是运行了程序之后新的程序带来的内存碎片

ChatGPT 说：

ChatGPT

如果通过 nvidia-smi 检查后没有发现显存有异常占用，并且 GPU 内存的使用情况与预期一致，这并不能完全说明没有内存碎片。内存碎片有两个主要来源：

1. 设备上的内存碎片（设备级）

• GPU 内存分配碎片：这是由于连续的内存分配和释放导致的。例如，程序运行过程中频繁地分配和释放大小不一致的内存块，可能会导致内存空间不连续，尽管总的内存占用量没有超过最大容量，但实际可用内存可能比显示的要少。
• 内存释放不及时：即使 nvidia-smi 显示 GPU 内存的使用量没有超过预期，可能存在内存没有被及时释放的情况，这种内存碎片问题通常不会直接影响到 nvidia-smi 中的显示信息。

2. 运行时内存碎片（程序级）

• PyTorch 内存管理：PyTorch 会保留一部分内存用于以后使用，这样可以提高效率，但如果程序反复分配和释放大小不一的内存块，内存管理策略可能导致碎片。这些碎片不会显示在 nvidia-smi 上，但会影响你程序的内存使用效率。
• 显存缓存的影响：PyTorch 会缓存 GPU 内存（通过内存池）来避免频繁的内存分配和释放，但如果内存池过大或过多，可能会导致碎片问题，尤其是当分配和释放内存的模式不规则时。

如何判断和应对碎片问题：

1. 观察 PyTorch 内存使用情况：

   • 使用 torch.cuda.memory_allocated() 和 torch.cuda.memory_cached() 来检查 PyTorch 实际分配的内存和缓存内存。
   • 如果 memory_allocated 增长，而 memory_cached 没有回收，可能表示存在内存碎片。

   python

   复制代码

   print(f"Memory Allocated: {torch.cuda.memory_allocated()} bytes") print(f"Memory Cached: {torch.cuda.memory_cached()} bytes")

2. 尝试手动清理内存：

   • 即使没有发现超出预期的显存占用，仍可以尝试调用 torch.cuda.empty_cache() 来清理 PyTorch 内存缓存，这有助于减少碎片的影响。

3. 查看 nvidia-smi 输出中的 CUDA Memory Usage：

   • nvidia-smi 会显示 Used 和 Free 内存，如果它显示为接近总内存容量，说明 GPU 内存的使用很紧张，这可能是由于碎片造成的。
   • 如果内存被缓存（Reserved）而不是实际使用（Used），这可能也表明碎片化。

4. 增大 max_split_size_mb 来避免碎片：

   • 使用 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb 设置，来限制每次分配的内存块的最大大小，减少碎片的发生。

5. 重启程序或环境：

   • 如果确认是内存碎片问题，可以尝试重启程序，或者甚至是重启整个 Python 环境。这样可以清理掉所有的内存碎片，尤其是在长时间运行的程序中。

总结：

• 设备级碎片：即使 nvidia-smi 显示没有异常内存占用，仍然可能存在 GPU 内存碎片，因为它显示的是总的使用情况，而不是内存是否碎片化。你可以通过检查 torch.cuda.memory_allocated() 和 torch.cuda.memory_cached() 来进一步诊断。
• 程序级碎片：PyTorch 的内存池可能会导致碎片，特别是在频繁分配和释放内存时。使用 torch.cuda.empty_cache() 可以帮助减少碎片。