kill掉进程之后显存不释放

在某些情况下，即使您杀死了进程，显存也可能不会立即释放。这可能是因为操作系统还没有完全清除进程的内存，或者因为您使用的程序有一些内存泄漏。以下是一些可能有助于解决这个问题的步骤：

1. 等待一段时间：有时，操作系统需要一些时间来完全清除进程的内存。您可以等待一段时间，看看显存是否会被释放。

2. 使用 GPU-Z 等工具检查显存：使用 GPU 监控工具可以帮助您查看显存使用情况，以确定哪些程序正在使用显存。

3. 检查程序是否存在内存泄漏：如果您怀疑程序存在内存泄漏，可以使用内存分析工具来检查它。例如，Valgrind 是一个常用的内存分析工具。

4. 完全关闭程序：确保您已经完全关闭了程序，而不仅仅是杀死了进程。有时，程序可能在后台继续运行，占用显存。

希望这些步骤对您有所帮助！

相关问题

pycharm释放显存

在使用PyCharm编写程序时，有时候会遇到程序已经结束，但是GPU的显存并没有被释放的情况。这可能是因为PyCharm使用了多线程进行数据读取，但实际上是通过开启多个子进程来模拟多线程工作。当主进程被终止时，子进程的GPU显存并不会被自动释放，需要手动一个一个地杀掉这些子进程才能释放显存。

具体的方法可以按照以下步骤进行操作：
1. 找到正在运行的子进程的PID。可以使用命令" fuser -v /dev/nvidia*|awk -F" "'{print $0}' > /tmp/pid.file "来获取这些PID。
2. 使用命令" while read pid ; do kill -9 $pid; done < /tmp/pid.file "来强制杀掉这些子进程。
3. 这样就可以逐个杀掉子进程，从而释放GPU显存。

需要注意的是，这个方法只适用于使用PyTorch设置多线程进行数据读取的情况。如果是其他情况导致的显存未释放问题，可能需要根据具体的情况采取相应的解决方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [解决GPU显存无法释放问题](https://blog.csdn.net/m0_48898914/article/details/121746197)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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linux释放gpu显存

在Linux中释放GPU显存可以通过以下步骤进行：

1. 杀掉占用显存的进程：使用命令 `nvidia-smi` 查看当前显存使用情况，找到占用显存较多的进程ID。然后使用命令 `kill <进程ID>` 杀掉该进程。

2. 重启X服务器：可以使用命令 `sudo systemctl restart display-manager` 或者 `sudo service lightdm restart` 重启X服务器，这将释放所有占用的显存。

3. 卸载NVIDIA驱动：如果以上方法不起作用，可以尝试卸载NVIDIA驱动，重新安装最新版本的驱动。具体的卸载和安装过程可以参考NVIDIA官方文档或相关的Linux发行版文档。

请注意，这些方法可能会导致正在运行的应用程序和系统中断，因此在执行之前请确保保存好所有重要数据。此外，具体的步骤可能因Linux发行版和显卡驱动版本而有所差异，请根据实际情况进行操作。