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

内存释放 在我们执行完SELECT语句后,释放游标内存是一个很好的习惯. .可以通过PHP函数mysql_free_result()来实现内存的释放. 以下实例演示了该函数的使用方法. 2.mysql where语句指定查询条件,你可以使用AND或者OR指定一个或多个条件. 3.WHERE 子句类似于程序语言中的if条件,根据 MySQL 表中的字段值来读取指定的数据. 4.WHERE子句也可以运用于SQL的 DELETE 或者 UPDATE 命令. 5.使用主键来作为 WHERE 子句的条件查

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选

在使用OpenSSL的RSA加解密的时候,发现RSA_new()初始化和RSA_free()释放RSA结构体后依然会有内存泄漏.网上Baidu.Google之,发现这个相关信息很少(至少中文搜索结果是这样,不知是研究这个的人太少还是这个太基础了...),最后终于在某个E文论坛上找到了解决办法.在这里总结了一下,供大家参考.我的OpenSSL版本是0.9.8l.(by 月落上弦) 具体如下:RSA * rsa = RSA_new();RSA_free( rsa ); 产生内存泄漏: Detecte

起因 下面这段代码执行后,内存有增无减,增加了200M,iOS平台200M不能接受了 // STL 集合类 void test1() { list<int> mList; for (int i=0; i<1000000; i++) { mList.push_back(i); } mList.clear(); } // mList 作用域 {} 内,stack 上的变量由编译器出了 } 自动释放 STL 底层是用 new/delete 分配内存的,new/delete 是基于 malloc

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub

接上文<深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0>,我们继续来安装 TensorFlow,使其支持GeForce GTX 1080显卡. 1 下载和安装cuDNN cuDNN全称 CUDA Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络设计的一套GPU计算加速库,被广泛用于各种深度学习框架,例如Caffe, TensorFlow, Theano, Torch, CNTK等. The NVIDIA

1．在主机上插上GPU之后,查看设备: $ nvidia-smi Tue Dec :: +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 375.66 Driver Version: 375.66 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ |

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

--手工释放linux内存——/proc/sys/vm/drop_caches 总有很多朋友对于Linux的内存管理有疑问,之前一篇日志似乎也没能清除大家的疑虑.而在新版核心中,似乎对这个问题提供了新的解决方法,特转出来给大家参考一下.最后,还附上我对这方法的意见,欢迎各位一同讨论.    当在Linux下频繁存取文件后,物理内存会很快被用光,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直作为caching.这个问题,貌似有不少人在问,不过都没有看到有什么很好解决的办法.那么我来谈谈这个问题. 一.

当在Linux下频繁存取文件后,物理内存会很快被用光,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直作为caching.这个问题,貌似有不少人在问,不过都没有看到有什么很好解决的办法.那么我来谈谈这个问题. /proc是一个虚拟文件系统,可通过对它的读写操作做为与kernel实体间进行通信的一种手段.也就是说可以通过修改/proc中的文件,来对当前kernel的行为做出调整.那么可通过调整/proc/sys/vm/drop_caches来释放内存.操作如下: 首先,查看/proc/sys/vm/dr

模型优化工具包是一套先进的技术工具包,可协助新手和高级开发者优化待部署和执行的机器学习模型.自推出该工具包以来,  我们一直努力降低机器学习模型量化的复杂性 (https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization). 最初,我们通过"混合运算"为训练后量化提供支持,该方法可量化模型参数(例如权重),但以浮点方式执行部分计算.今天,我们很高兴宣布推出一款新工具:训练后整型量化.整型量化是一种通用技术,

在通过free()函数释放指针内存之后讲其指针置空,这样可以避免后面的程序对与该指针非法性的判断所造成的程序崩溃问题.释放空间,指针的值并没有改变,无法直接通过指针自身来进行判断空间是否已经被释放,将指针置空有助于判断一个指针所指向的空间已经被释放. 内存泄露: 例如:int *p = (int *)malloc(sizeof(int)),如果在用p只想其他地址,则原本malloc()分配的地址便找不到了,造成内存泄露的后果. free(p)后,p是一个非法指针,不可以对他进行访问.为了防止忘记

程序编译后运行时的内存分配 太好的文章了,看到不得不转,转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5420e0000101a0w1.html 一.编译时与运行时的内存情况 1.编译时不分配内存 编译时是不分配内存的.此时只是根据声明时的类型进行占位,到以后程序执行时分配内存才会正确.所以声明是给编译器看的,聪明的编译器能根据声明帮你识别错误. 2.运行时必分配内存 运行时程序是必须调到"内存"的.因为CPU(其中有多个寄存器)只与内存打交道的.程序在进入实际内

echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 记一次 经常用  exp 导出oracle全量数据库,发现linux内存一直在减小没有释放,即使 oracle重启也不行,只有重新启动linux系统才可以. 查看 free 发现 cache过大 , 那么用上述命令即可  释放所有的缓存. 下面为相关知识: drop_caches的值可以是0-3之间的数字,代表不同的含义:0:不释放(系统默认值)1:释放页缓存2:释放dentries和inodes3:释放所有缓存释放完内存后改回

本文链接:http://www.cnblogs.com/xxNote/p/4009359.html 今天看书的时候看到free函数释放动态申请的内存时只需要把内存块的首地址传过去就行了,显然仅仅依靠首地址是无法确定要释放多少内存的,猜想应该在某处存放着这个内存块的大小,网上搜了搜发现在Linux里面glibc在分配内存的时候会在内存块的地址前面的4个字节出存放内存块的大小,就猜想Windows里面应该也是这样.写了一个小程序测试了下: #include <stdio.h> #include &

使用free -m 查看系统使用的内存情况: # free -m             total      used      free      shared      buffers      -/+ buffers/cache: 1629   6242Swap:     8191     16       8175 可以看到cached部分的内存占用量高达5G,这部分内存是可以手工释放的,方法如下: To free pagecache:  echo 1 > /proc/sys/vm/d

今天抽了一上午时间,来看了看之前解决过内存问题的代码,相对来说,我对自己代码的优化程序非常不满意,一次性导入四万条数据就使代码变得如此繁琐,我想这不是根本的解决方法.通过网上检索,对问题有进一步的分析: 在php内存溢出的问题中,前两种方法就不提了(可以参考<关于php内存释放问题>在博园中),不难分析出,其实问题的关键在于如何在循环中同步释放内存,而不是循环几百条来释放一次,因为大家在调试中会发现,如果我们把循环中复用性较高的代码封装到函数中,然后使用调用子函数的形式,会是程序的执行速度降低

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

用 free 或 delete 释放了内存之后,立即将指针设置为 NULL,防止产 生“野指针”. #include <iostream> using namespace std; /* run this program using the console pauser or add your own getch, system("pause") or input loop */ const float PI=3.1416; //声明常量(只读变量)PI为3.1416 fl

为什么要提出这个问题? spark跑YARN模式或Client模式提交任务不成功(application state: ACCEPTED) 然后执行 [spark@master spark--bin-hadoop2.]$ su root Password: [root@master spark--bin-hadoop2.]# echo > /proc/sys/vm/drop_caches [root@master spark--bin-hadoop2.]# echo > /proc/sys/v