Графический процессор Nvidia не освобождает память после запуска python/pytorch.

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Nvidia GPU не освобождает память после выполнения кода на Python/PyTorch: Решение проблемы

Проблема с тем, что графический процессор Nvidia, такой как RTX 4070 Ti Super, не освобождает память после выполнения скриптов на Python с использованием библиотеки PyTorch, может вызывать значительные неудобства в процессе разработки и тестирования моделей машинного обучения. Ниже рассмотрим основные причины данной проблемы и предложим решения.

1. Причины недостатка освобождения памяти

a. Управление памятью в PyTorch

PyTorch использует внутренние механизмы управления памятью для оптимизации производительности, что может приводить к тому, что память, используемая для занятий вычислениями, не всегда освобождается сразу после завершения работы программы. PyTorch самоуправляет памятью, чтобы минимизировать накладные расходы на выделение и освобождение памяти. Это значит, что занятая память будет доступны в будущем в той же сессии без необходимости выделения ее вновь.

b. Утечки памяти

При неправильном управлении объектами PyTorch (например, если есть ссылки на объекты тензоров после их использования), память может не освобождаться. Важно понимать, как правильно использовать torch.no_grad() и del для объектов, чтобы гарантировать, что они убираются из памяти.

2. Способы освобождения памяти

a. Принудительное освобождение памяти

После завершения выполнения вашей программы можно принудительно освободить память GPU с помощью следующих команд в Python:

import torch

torch.cuda.empty_cache()

Эта команда освобождает кэшируемую память, не освобождая непосредственно всю память, выделенную для ваших тензоров.

b. Удаление ненужных объектов

Обязательно используйте del для удаления объектов, которые больше не нужны:

del tensor_a  # Удаляем объект tensor_a
torch.cuda.empty_cache()  # Очищаем кэш

Это должно помочь освободить память, особенно если работа с объектом на GPU завершена.

c. Использование контекстного менеджера

Контекстный менеджер with torch.no_grad(): может помочь уменьшить использование памяти, закрывая градиенты. Например, оборачивая код в него:

with torch.no_grad():
    # Ваша модель и код

3. Перезапуск среды

Если ни одно из вышеуказанных решений не помогает, попробуйте перезапустить вашу среду выполнения (например, Jupyter Notebook). Перезапуск среды обычно освобождает все ресурсы, используемые GPU.

4. Актуальность драйверов и библиотек

Убедитесь, что вы используете последние версии драйверов Nvidia и библиотеки CUDA, которые совместимо с вашей версией PyTorch. Ваша версия драйвера — 550.120, убедитесь, что она соответствует требованиям:

nvidia-smi  # Проверка версии драйвера

Заключение

Проблема с отсутствием освобождения памяти GPU после выполнения кода на Python и PyTorch может быть решена несколькими способами, включая управление памятью внутри PyTorch, удаление ненужных объектов и использование контекстных менеджеров. Следуйте приведённым рекомендациям, чтобы убедиться в эффективном использовании ресурсов вашего графического процессора.