前言 今早我想用多块GPU测试模型,于是就用了PyTorch里的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来支持用多块GPU的同时使用(下面简称其为Dist). 程序运行时,由于程序中其他部分的代码(与Dist无关的代码)出现了错误,导致程序退出.这次使用Dist时没有考虑和处理这种程序崩溃的情况,因此在程序退出前没有用Dist关闭生成的所有进程,最终导致本次进程运行后GPU显存未释放(经观察,发现是由于没有用Dist关闭所有进程,导致程序运行后还有一部分

使用PyTorch设置多线程(threads)进行数据读取(DataLoader),其实是假的多线程,他是开了N个子进程(PID都连着)进行模拟多线程工作,所以你的程序跑完或者中途kill掉主进程的话,子进程的GPU显存并不会被释放,需要手动一个一个kill才行,具体方法描述如下: 1.先关闭ssh(或者shell)窗口,退出重新登录 2.查看运行在gpu上的所有程序: fuser -v /dev/nvidia* 3.kill掉所有(连号的)僵尸进程 https://blog.csdn.net/

很多用户反馈说终止程序之后,显存依然被占用,这里我们提供了两种解决方案,帮助用户解决这个问题. nvidia-smi查看 我们可以先用如下命令 nvidia-smi 查看一下当前GPU进程情况. _ GPU:GPU 编号: Name:GPU 型号: Persistence-M:持续模式的状态.持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时,花费的时间更少,这里显示的是off的状态: Fan:风扇转速,从0到100%之间变动: Temp:温度,单位是摄氏度: Perf:性能状态,从P0到P12,P

linux删除文件未释放空间问题处理 或者 /根分区满了 (我的根分区是/dev/sda1,/dev/sda1满了) http://blog.csdn.net/donghustone/article/details/7085240 linux里的文件被删除后,空间没有被释放是因为在Linux系统中,通过rm或者文件管理器删除文件将会从文件系统的目录结构上解除链接(unlink).然而如果文件是被打开的(有一个进程正在使用),那么进程将仍然可以读取该文件,磁盘空间也一直被占用.解决方法:1.先df

mysql优化, 删除数据后物理空间未释放(转载) OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小.这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致.OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化.如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR . BLOB 或 TEXT 列的表)进行了很多更改,就应该使用 OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化.这个命令可以将表中的空间碎片进行合并,并且可以消除由于删除或

转自 关于mysql 删除数据后物理空间未释放(转载) - NETDATA - 博客园http://www.cnblogs.com/shawnloong/archive/2013/02/07/2908911.html OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小.这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致.OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化.如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR . B

一.redis资源未释放的起因: N年前,在修改一个古老程序时,不小心把redis释放的这块给干掉了, if (jedis != null) { if (!isInProcess) { jedis.del(currentPageRunControlRedisKey); } JedisUtil.getInstance().closeJedis(jedis); } 程序调用了一会之后,就获取不到redis连接了,异常如下: redis.clients.jedis.exceptions.JedisCo

最近在进行系统压测,由于服务器节点太多,便写了个简单的脚本,在执行过程中发现,日志文件删除后,磁盘空间只释放了一小部分,任有大部分磁盘空间未释放. 使用lsof | grep delete命令,发现已经删除的文件仍然被应用程序占用. 解决方法: 1.杀掉进程kill -9 pid,重启应用服务 2.重启服务器 http://blog.51cto.com/ixdba/1435781

前言 工作中经常遇到Linux系统磁盘空间不足,但是删除后较大的日志文件后,发现磁盘空间仍没有被释放,有点摸不着头脑,今天博主带大家解决这个问题. 思路 1.工作发现磁盘空间不足: 2.找到占用磁盘空间较大的文件进行删除: 3.删除文件后,查看磁盘空间使用情况,未释放: 4.找到相应delete进程,杀掉即可,问题解决. 具体操作 查看服务器磁盘空间使用情况 [root@i-3E5C86C8 ~]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on

项目中通过jsch中的sftp实现上传下载文件.在压测过程中,由于调用到sftp,下载文件不存在时,系统不断抛出异常,内存飙升,逐渐把swap区也占满,通过top监控未发现占用内存的进程,通过查找sshd进程,发现服务器多了很多sftp的进程没有被关闭. 刚开始以为是sftp公共方法设计的有问题,每次创建连接都未释放,下面是部分代码片段 @Repository("SftpClient") public class SftpClient { private Logger logger =

当系统空间使用量过大需要清理空间或者清理某个文件时,有时会出现执行了删除命令之后磁盘空间并没有释放,很多人首次遇到该情况时会比较困惑,在考虑是不是像windows系统的回收站一样,删除只是逻辑删除到回收站一样?其实不然,linux的回收站功能想了解的可以与我沟通或查资料了解一下,也是个比较实用的方法,此处我们主要实践文件删除后空间未释放问题. 1. 实验准备 想模拟该场景的方式很多,主要是实现文件被占用的场景.最简单的方式是拷贝文件,另一个常见方式是对于会编程或shell功底较好的同学可以写程序

EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速.精干等特点,是Hibernate中默认的CacheProvider. Ehcache缓存的特点: 1. 快速. 2. 简单. 3. 多种缓存策略 4. 缓存数据有两级:内存和磁盘,因此无需担心容量问题 5. 缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘 6. 可以通过RMI.可插入API等方式进行分布式缓存 7. 具有缓存和缓存管理器的侦听接口 8. 支持多缓存管理器实例,以及一个实例的多个缓存区域 9. 提供Hibernate的缓存实现  

转自 Mysql删除数据后,磁盘空间未释放的解决办法 - 今日头条(TouTiao.com)http://toutiao.com/a6303087712678412546/?tt_from=mobile_qq&utm_campaign=client_share&app=news_article&utm_source=mobile_qq&iid=4710631352&utm_medium=toutiao_ios 起因: 公司的服务器上添加了硬盘监控,收到报警后,确认是

之前有文章介绍过HDFS租约带来的问题,导致spark应用无法正常读取文件,只能将异常文件找出并且删除后,任务才能继续执行. 但是删除文件实在是下下策,而且文件本身其实并未损坏,只是因为已经close的客户端没有及时的释放租约导致. 按照Hadoop官网的说法,HDFS会启动一个单独的线程,专门处理未及时释放的租约,自动释放超过"硬超时"(默认1小时)仍未释放的租约,但是从问题的现象上来看,这个线程并没有正常的工作,甚至怀疑这个线程是否没有启动,我使用的是CDH集群,可能与相关的设置有

问题描述:最近在上线新版本项目的时候,发现有的用户的操作还是调用的老版本JS里面的内容,这样就造成原来新的JS里面加上的限制不能限制用户的操作,从而导致用户可以重复操作. 问题产生原因: 如果在用户之前已经访问过系统,那么浏览器中会缓存该系统的CSS.JS,这些CSS.JS缓存未过期之前,浏览器只会从缓存中读取CSS和JS,如果在服务器上修改了css和js,那么这些修改在用户的浏览器中是不会有变化的. 解决方式一: 用户按Ctrl + F5强制刷新页面或者手动清空了浏览器的缓存.此时浏览器会重新

EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速.精干等特点,是Hibernate中默认的CacheProvider.   Ehcache缓存的特点: 1. 快速. 2. 简单. 3. 多种缓存策略 4. 缓存数据有两级:内存和磁盘,因此无需担心容量问题 5. 缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘 6. 可以通过RMI.可插入API等方式进行分布式缓存 7. 具有缓存和缓存管理器的侦听接口 8. 支持多缓存管理器实例,以及一个实例的多个缓存区域 9. 提供Hibernate的缓存实现

关于mysql 删除数据后物理空间未释放 OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小.这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致.OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化.如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR . BLOB 或 TEXT 列的表)进行了很多更改,就应该使用 OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化.这个命令可以将表中的空间碎片进行合并,并且可以消除由于删除或者更新造成

具体情况就是:删除了一个超大文件后,发现磁盘空间没有变化 原因:有进程正在使用这个文件,虽然我们从文件系统的目录结构上解除链接(unlink),然而文件是被 打开的(有一个进程正在使用),那么进程将仍然可以读取该文件,磁盘空间也一直被占用   解决:  通过 lsof 查找到哪个进程在使用,kill 这个进程,磁盘就释放了. (我们也可以关闭这个程序)     举例:[root@]# lsof |grep deleted oracle    12639  oracle    5w      RE

随着时间的积累,应用的使用用户不断增加,数据规模也越来越大,往往数据库查询操作会成为影响用户使用体验的瓶颈,此时使用缓存往往是解决这一问题非常好的手段之一.Spring 3开始提供了强大的基于注解的缓存支持,可以通过注解配置方式低侵入的给原有Spring应用增加缓存功能,提高数据访问性能. 在Spring Boot中对于缓存的支持,提供了一系列的自动化配置,使我们可以非常方便的使用缓存.下面我们通过一个简单的例子来展示,我们是如何给一个既有应用增加缓存功能的. 快速入门 下面我们将使用使用Spr

一,为什么要使用caffeine做本地缓存? 1,spring boot默认集成的进程内缓存在1.x时代是guava cache 在2.x时代更新成了caffeine, 功能上差别不大,但后者在性能上更胜一筹, 使用caffeine做本地缓存,取数据可以达到微秒的级别, 一次取数据用时经常不足1毫秒, 这样可以及时响应请求,在高并发的情况下把请求拦截在上游, 避免把压力带到数据库, 所以我们在应用中集成它对于系统的性能有极大的提升 2,与之相比,即使是本地的redis, 响应时间也比进程内缓存用