linux清理gpu内存,GPU内存在CUDA脚本执行后无法自行释放

在Linux系统中，可以使用以下命令清理GPU内存：

1. 使用nvidia-smi命令查看GPU显存占用情况，找到需要清理的进程的PID。

2. 使用kill命令结束该进程，例如：

   kill -9 <PID>

3. 如果进程无法被结束，可以使用nvidia-persistenced命令来重置GPU设备状态，例如：

   sudo nvidia-persistenced --user <USERNAME>

其中<USERNAME>为当前登录用户的用户名。

4. 如果以上方法都无法清理GPU内存，可以尝试重启系统，或者在CUDA脚本中手动释放内存，例如：

   import torch
   torch.cuda.empty_cache()

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使用python实现在linux环境选择某个gpu的cuda执行x.exe

在Python中，你可以使用`os`模块来调用Linux系统命令。我们可以使用以下步骤来选择某个GPU的CUDA执行某个可执行文件：

1. 导入`os`模块：

import os

2. 使用`os.environ`设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，指定要使用的GPU编号。假设我们要使用第二块GPU，则可以设置：

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'

3. 使用`os.system`函数执行可执行文件。假设你要执行名为`x.exe`的可执行文件，则可以使用以下命令：

os.system('./x.exe')

完整的代码如下所示：

import os

# 设置要使用的GPU编号为第二块GPU
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'

# 执行可执行文件x.exe
os.system('./x.exe')

当你运行这个Python脚本时，它会选择第二块GPU来执行`x.exe`。

使用python实现在linux环境选择某个gpu的cuda下，通过subprocess执行x.exe

可以使用`subprocess`模块来在Python中执行系统命令，并指定CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来选择GPU。具体步骤如下：

1. 导入`subprocess`模块：

import subprocess

2. 使用`subprocess.Popen`方法执行可执行文件，并将`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量设置为要使用的GPU编号。假设我们要使用第二块GPU，则可以设置：

env = {'CUDA_VISIBLE_DEVICES': '1'}
subprocess.Popen('./x.exe', env=env)

其中`env`参数用于设置环境变量字典，这里将`CUDA_VISIBLE_DEVICES`设置为`1`，表示使用第二块GPU。

3. 为了等待命令执行完成并获取返回结果，可以使用`communicate()`方法。假设`x.exe`命令会输出一些信息到标准输出流，我们可以使用以下代码来获取输出结果：

p = subprocess.Popen('./x.exe', env=env, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
out, err = p.communicate()

完整的代码如下所示：

import subprocess

# 设置要使用的GPU编号为第二块GPU
env = {'CUDA_VISIBLE_DEVICES': '1'}

# 执行可执行文件x.exe，并将标准输出流和标准错误流保存到out和err中
p = subprocess.Popen('./x.exe', env=env, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
out, err = p.communicate()

# 输出命令执行结果
print('stdout:', out.decode())
print('stderr:', err.decode())

当你运行这个Python脚本时，它会选择第二块GPU来执行`x.exe`，并将标准输出流和标准错误流保存到`out`和`err`变量中，方便你查看命令执行结果。