關掉stable後顯存也一直被佔用詳情 - 字段,抓包,整型,AIGC mob649e81643021 博客

在日常使用深度學習框架如TensorFlow或PyTorch時，有時會遇到“關掉stable後顯存也一直被佔用”的問題。這種情況尤其在使用GPU訓練模型時，顯存的釋放總是牽動着我們的心神。本文將詳細記錄解決這一問題的過程，從協議背景到工具鏈集成，嘗試為讀者提供一整套系統的方法。

協議背景

在深度學習任務的執行過程中，顯存的管理至關重要。顯存不僅用於存儲模型參數，也用於中間計算結果的存儲。圖示如下，便於理解顯存的整體分配和釋放情況。

quadrantChart
    title 顯存佔用情況
    x-axis GPU利用率
    y-axis 任務完成度
    "高" : {"高", "高"}
    "低" : {"低", "低"}
    "正在使用" : {"高", "低"}
    "空閒" : {"低", "高"}

為了更加系統地管理顯存問題，我們可以用時間軸描述其發展歷程：

timeline
    title 顯存管理髮展時間軸
    2016 : "GPU模型訓練的興起"
    2018 : "深度學習框架普及"
    2020 : "顯存管理工具的出現"
    2023 : "提升顯存釋放效率的新策略"

接下來是顯存佔用結構的關係圖，它展示了不同組件之間的依賴關係。

graph LR
    A[數據加載] --> B[模型訓練]
    B --> C[計算圖構建]
    C --> D[顯存佔用]
    D --> E[顯存釋放]

抓包方法

為了解決顯存泄露的問題，我們需要對GPU進行監控和抓包以分析顯存的使用情況。以下是具體的抓包步驟。

安裝nvidia-smi工具： nvidia-smi是用於監控NVIDIA GPU的工具，命令如下：
```
nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.free --format=csv
```
使用tcpdump抓包：通過網絡抓包，我們可以監控到顯存佔用相關的網絡請求。
```
tcpdump -i eth0 -n -A -s 0 -w output.pcap
```
參數調整：監控抓取到的通過wireshark分析顯存使用的具體數據包。
```
wireshark output.pcap
```

使用上面的方法，可以實時監控顯存的使用情況，避免因未釋放顯存造成的資源浪費。

報文結構

在分析顯存使用情況時，我們需要清楚顯存佔用的報文結構。這可以通過定義協議頭進行説明。假設我們定義了以下字段來監控GPU內存使用情況。

字段名	描述	數據類型
timestamp	時間戳	64位整型
memory_used	使用的顯存大小	32位整型
memory_free	剩餘顯存大小	32位整型
process_id	進程ID	32位整型

在理解完字段後，我們可以用LaTeX公式展示具體的佔用算法：

\text{memory\_usage} = \text{memory\_total} - \text{memory\_free}

接下來，通過類圖描述模型的結構：

classDiagram
    class GPU {
        +int process_id
        +int memory_used
        +int memory_free
        +void analyze_memory()
    }

交互過程

在交互過程的監控中，我們可以藉助甘特圖來了解任務之間的時間安排以及顯存的釋放過程。以下是任務執行的具體時間安排及其分析：

gantt
    title 顯存任務甘特圖
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section GPU任務
    任務1       :a1, 2023-10-01, 30d
    任務2       :after a1  , 20d
    section 顯存釋放
    任務1顯存釋放 :after a1  , 10d
    任務2顯存釋放 :after a1  , 5d

此圖展示了任務的時間安排與顯存回收的過程，幫助理解在何時何種情況下顯存被有效釋放。

為了更深入地理解任務之間的關係，我們還可以用TCP三次握手時序圖展示數據包的交互過程：

sequenceDiagram
    participant Client
    participant Server
    Client->>Server: SYN
    Server->>Client: SYN-ACK
    Client->>Server: ACK

字段解析

在對顯存使用字段進行解析時，可以採用樹狀圖展示不同字段值之間的嵌套關係。以下是IP選項字段和TLS擴展字段的簡要結構：

stateDiagram
    [*] --> IP選項
    IP選項 --> 子選項1
    IP選項 --> 子選項2
    [*] --> TLS擴展
    TLS擴展 --> 擴展類型

通過這種方式，可以清晰地展示不同層次上顯存使用的控制和監測。

工具鏈集成

在進行顯存資源的受控管理時，整合各種工具是十分重要的。旅行圖展示了從監測到分析的整個流程：

journey
    title 顯存監控與分析流程
    section 數據監控
      監控開始: 5: 用户
      用nvidia-smi監測顯存: 4: 用户
    section 數據抓包
      使用tcpdump抓包: 4: 用户
      在wireshark中分析: 5: 用户
    section 結果分析
      解析顯存使用情況: 5: 用户

最後，在工具鏈集成方面，用於開發Wireshark插件的步驟如下：

C4Context
    title Wireshark插件開發步驟
    Person(Dev, "開發者")
    System(WebApp, "Wireshark")
    Person(Dev) -down-> (WebApp)
    (WebApp) -> (讀寫插件代碼)
    (讀寫插件代碼) --> (測試插件)
    (測試插件) -> (發佈插件)

在多個階段中集成不同的工具，提升了監控和管理PyTorch或TensorFlow程序時的顯存使用效率，相信這種系統化的方式可以幫助減輕“關掉stable後顯存也一直被佔用”的問題。

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