在跑TensorFlow.pytorch之类的需要CUDA的程序时,强行Kill掉进程后发现显存仍然占用,这时候可以使用如下命令查看到top或者ps中看不到的进程,之后再kill掉: fuser -v /dev/nvidia* 批量清理显卡中残留进程: sudo fuser -v /dev/nvidia* |awk '{for(i=1;i<=NF;i++)print "kill -9 " $i;}' | sudo sh

有时候在服务器上打开了很多会占用内存的程序但关闭这些程序后,发现内存空间还是和没有关闭应用程序时的占用一样,以致使其它应用程序打开时内存不够或很卡,那么此时就想清理掉以前的程序打开时所占用的内存.而大部分都是缓存数据所占用的,那么怎样进行内存的清理呢?可以使用以下的步骤来进行内存的清理: 大多数 Linux 服务器都是默认开启了缓存机制的,查看配置文件 cat /proc/sys/vm/drop_caches 若为0的话,则表示开启了缓存机制的,这种机制在一直运行某个服务的时候非常有效,便于服务

1)nginx.conf配置 [root@inner-lb01 ~]# cat /data/nginx/conf/nginx.conf user www; worker_processes 8; #error_log logs/error.log; #error_log logs/error.log notice; #error_log logs/error.log info; #pid logs/nginx.pid; events { worker_connections 65535; } h

一.问题源起 从以下的异常堆栈可以看到是BLAS程序集初始化失败,可以看到是执行MatMul的时候发生的异常,基本可以断定可能数据集太大导致memory不够用了. 2021-08-10 16:38:04.917501: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:226] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED 2021-08-10 16:38:04.960048

1. 内核空间和用户空间 过去,CPU的地址总线只有32位, 32的地址总线无论是从逻辑上还是从物理上都只能描述4G的地址空间(232=4Gbit),在物理上理论上最多拥有4G内存(除了IO地址空间,实际内存容量小于4G),逻辑空间也只能描述4G的线性地址空间. 为了合理的利用逻辑4G空间,Linux采用了3:1的策略,即内核占用1G的线性地址空间,用户占用3G的线性地址空间.所以用户进程的地址范围从0~3G,内核地址范围从3G~4G,也就是说,内核空间只有1G的逻辑线性地址空间. 把内核空间和

基于Python实现批量从不同的Linux服务器下载文件   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 1 测试环境 1 使用方法 1 1. 编辑配置文件conf/file_for_download.txt 1 2. 编辑配置文件conf/download.conf 1 3. 编辑配置文件conf/host_config.conf 2 4. 运行程序 3 5. 查看结果 3 源码下载地址 4   实现功能 批量从不同的Linux服务器下载指定文件 测试环境 Win7 64位 Python

如果我们需要优化kernel程序,我们必须知道一些GPU的底层知识,本文简单介绍一下GPU内存相关和线程调度知识,并且用一个小示例演示如何简单根据内存结构优化. 一.GPU总线寻址和合并内存访问 假设X指向一个32位整数数组的指针,数组首地址是0x00001232,那么一个线程需要访问第0个成员时是也许是如下访问的: ] 假设内存总线宽度是256位,内存访问时必须和总线宽度对齐,所以内存只能访问0x00000020,0x00000040这种地址(0x20=256位),如果要访问0x0000123

MIP是什么?我就不多说了把. MIPCache 又是什么? 科普一下:MIPCache 是一套基于代理的 CDN 缓存系统.可用于缓存所有被某度相关页面引用或者从百度相关服务点出的 MIP 页面.当用户访问 MIPCache 缓存的 MIP 页面时,流量会先到达CDN,此时若 CDN 中有相关页面内容则直接给用户返回,否则 Cache 系统会从某度网页库或者第三方网站中拿到MIP页面信息,放置 CDN 缓存并返回给用户.在缓存的同时,MIPCache 还会将页面中的绝对路径转换为相对路径.这个

无意中浏览到南胜大神的博客,https://www.cnblogs.com/NanShengBlogs/p/10957489.html 受此启发,特意改装此方法用于批量清理图纸,效果极佳. 详细介绍详南胜大神的上述博客,此处不再累述. 进入正题: 对应CAD版本以及安装目录需要修改 1.将这两个文件放入待清理的dwg所在文件夹,打开bat文件即可,不影响干其他事儿,比如继续用CAD画图. bat文件代码: @echo off set acadPath="C:\Program Files\Auto

服务器体系与共享存储器架构 日期 内核版本 架构 作者 GitHub CSDN 2016-06-14 Linux-4.7 X86 & arm gatieme LinuxDeviceDrivers Linux内存管理 http://blog.csdn.net/vanbreaker/article/details/7579941 #1 前景回顾 前面我们讲到服务器体系(SMP, NUMA, MPP)与共享存储器架构(UMA和NUMA) #1.1 UMA和NUMA两种模型 共享存储型多处理机有两种模型

清理单个文件,可以这样:echo > myLog.log 但是,如果我要清理一堆文件,比如在/logs目录下面的所有以.log结尾的文件的内容,而不删除文件,该如何操作呢? 我一开始的语句是这样的: find /logs -name "*.log" -exec echo > {} \; 但是,运行的结果是新建了一个名为“{}”的文件,并没有执行清理文件内容的操作. 我询问了大神之后,我的语句是这样的: for i in `find . -name "*.log&q

0 序·简介 在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时,需要关注下CPU.GPU以及内存占用量,如果数据运算超出了负荷,会产生难以预测的错误.本文将演示如何用简单地方式,实时监控Ubuntu或者Windows的CPU.GPU以及内存占用量,教会大家如何实时监控电脑状态. 水平有限,笔者在这里仅仅使用最简便的方式来实现,抛砖引玉,以便于小白用户也能掌握.大佬们看不上莫要喷,欢迎在评论处补充.觉得有用的话,记得点赞收藏. 废话不多说,操作教程正式开始.. 1 Ubuntu系统操作

Jconsole是JDK自带的监控工具,在JDK/bin目录下可以找到.它用于连接正在运行的本地或者远程的JVM,对运行在java应用程序的资源消耗和性能进行监控,并画出大量的图表,提供强大的可视化界面.而且本身占用的服务器内存很小,甚至可以说几乎不消耗,不失为一款好工具. -------------Jconsole监视远程的linux服务器上的tomcat ----------------------------- 环境:服务器端: Linux + jdk1.60 + tomcat 7客户端:

金山内存整理工具.360内存清理工具非常好用,可以将系统内存最小化,提升系统运行速度.其实这些事情C#也可以做到,原理就是对系统进程中的进程内存进行逐个优化. 网上大多推荐使用系统的SetProcessWorkingSetSize的函数API,但是经过实践发现并不好用.建议使用EmptyWorkingSet函数.以下是代码: [DllImport("psapi.dll")] static extern int EmptyWorkingSet(IntPtr hwProc); /// &l

[精]从CPU架构和技术的演变看GPU未来发展 http://www.pcpop.com/doc/0/521/521832_all.shtml 显存与纹理内存详解 http://blog.csdn.net/pizi0475/article/details/8739557 GPU 与CPU的作用协调,工作流程.GPU整合到CPU得好处 http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 双剑合璧:CPU+GPU异构计算完全解析 http://bj

问题现象: shell窗口卡,换IP的登录窗,不开: 猜测: 内存耗尽 spider_url,py driver = webdriver.PhantomJS( executable_path='/usr/local/phantomjs/bin/phantomjs')driver.get(url)time.sleep(1)page_source = driver.page_sourcedriver.close() 源码 def close(self): """ Closes t

公司 Harbor 仓库一年多没清理,硬盘被堆满了,为此写了个批量清除的 Python 脚本. 源代码见 github-harbor_clean.py # coding: utf-8 from operator import itemgetter from urllib import parse import requests import datetime as dt # import maya import logging logging.basicConfig(filename='harb

#region 内存回收 [DllImport("kernel32.dll", EntryPoint = "SetProcessWorkingSetSize")] public static extern int SetProcessWorkingSetSize(IntPtr process, int minSize, int maxSize); /// <summary> /// 释放内存 /// </summary> public sta

由于表中的数据过多(我的超过了50W+),查询select * from table ....报告内存溢出 Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at com.mysql.jdbc.MysqlIO.nextRowFast(MysqlIO.java:1621) at com.mysql.jdbc.MysqlIO.nextRow(MysqlIO.java:1398) at com.mys

镜像和容器的清理 删除所有运行中的容器 $ docker kill $(docker ps -q) 删除所有停止的容器 $ docker rm $(docker ps -a -q) 删除所有没有tag和挂起的镜像 docker rmi $(docker images -q -f dangling=true) 删除所有镜像 docker rmi $(docker images -q)