德国A100显卡服务器显存释放

1. 动态显存释放

TensorFlow：可以使用 tf.config.experimental.set_memory_growth 方法，这样 TensorFlow 会在需要时动态分配显存，而不是一开始就占用所有可用显存。

PyTorch：利用 torch.cuda.empty_cache() 方法可以释放未使用的显存。这不会强制清空缓存，但可以帮助清理未使用的显存块。

2. 结束不必要的任务

确保在不再需要运行的任务结束后，释放显存。使用 nvidia-smi 可以查看当前正在运行的进程并结束不必要的进程。

3. 重启训练作业

如果在训练过程中显存使用逐渐增高，可能是因为显存碎片化或泄漏。定期重启训练作业可以清理显存。

4. 使用检查点

在训练过程中定期保存检查点，并清理不再需要的中间变量，这样可以减少显存占用。

5. 显存管理工具

利用 NVIDIA 的显存管理工具（如 nvidia-smi）来监控显存使用情况，确保及时识别和释放不必要的显存。

6. GPU 资源分配

在使用 MIG 模式时，每个 GPU 实例独立管理显存，确保在不需要的实例被关闭时，显存能够得到释放。

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