python查看显存占用情况以及使用numba.cuda释放显存

一、python查看显存占用情况

# pip install pynvml
def nvidia_info():nvidia_dict = {"state": True,"nvidia_version": "","nvidia_count": 0,"gpus": []}try:nvmlInit()nvidia_dict["nvidia_version"] = nvmlSystemGetDriverVersion()nvidia_dict["nvidia_count"] = nvmlDeviceGetCount()for i in range(nvidia_dict["nvidia_count"]):handle = nvmlDeviceGetHandleByIndex(i)memory_info = nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle)gpu = {"gpu_name": nvmlDeviceGetName(handle),"total": memory_info.total,"free": memory_info.free,"used": memory_info.used,"temperature": f"{nvmlDeviceGetTemperature(handle, 0)}℃","powerStatus": nvmlDeviceGetPowerState(handle)}nvidia_dict['gpus'].append(gpu)except NVMLError as _:nvidia_dict["state"] = Falseexcept Exception as _:nvidia_dict["state"] = Falsefinally:try:nvmlShutdown()except:passreturn nvidia_dictdef check_gpu_mem_usedRate():info = nvidia_info()# print(info)used = info['gpus'][0]['used']tot = info['gpus'][0]['total']print(f"GPU0 used: {used}, tot: {tot}, 使用率：{used/tot}")

二、使用numba.cuda释放显存

释放显卡缓存

from  numba import cuda
device = cuda.get_current_device()
device.reset()

from  numba import cuda
cuda.select_device(1)
cuda.close()

参考： https://www.codenong.com/39758094/

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