但是，我非常确定大多数不凡的 SPA 都会泄漏内存，除非它们背后的团队拥有强大的基础结构来捕获和修复内存泄漏。用 JavaScript 太容易了，以至于不小心分配了一些内存而忘了清理它。...缺少工具：用现有工具识别或修复内存泄漏仍然不容易。 缺乏关怀：浏览器非常擅长于杀死占用过多内存的标签页。另外人们似乎喜欢指责浏览器 而不是网站。...这包括 window 所引用的对象，setInterval 回调所引用的对象等。可将其视为时间暂停后，代表该网页使用的所有内存。 下一步是重现你认为可能正在泄漏的某些场景，例如，打开和关闭模态对话框。...我过去已经成功地用这种技术发现了许多内存泄漏。 但是，本指南只是一个开始——除此之外，你还必须随手设置断点、记录日志并测试你的修复程序，以查看它是否可以解决泄漏。不幸的是，这是一个非常耗时的过程。...你可能会发现进行综合测试是值得的，而不是在事实发生后尝试调试内存泄漏。尤其是如果页面上存在多个泄漏，则可能会变成洋葱剥皮练习——你先修复一个泄漏，然后查找另一个泄漏，然后重复（整个过程都在哭泣！）。
最后的结论很简单，是我绑定v8 function的时候没释放。但查找问题的过程比较艰难，因为 v8的代码实在太难读了。 下面先大概了解下v8的垃圾回收机制。...但这里有个特别要强调的是，一个object可以放在多个 node。这点对后来解决内存泄漏比较关键。 每个object，其实是个以HeapObject开头的内存。...这个HeapObject就是为了方便内存管理而设计的。 HeapObject的头部，通过一系列位运算，地址运算，得到了Marking对象。...总之得到Marking地址后，就可以通过Marking::IsBlack，Marking::IsWhite来判断Marking的状态（或者叫颜色）了。...black表示内存被占用，white表示内存没人占用。
这类问题常见于使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架时，由于处理大规模数据集或模型超出GPU显存导致内存溢出。...显存没有释放 深度学习框架如TensorFlow或PyTorch有时会保留显存，而不立即释放。这可能导致显存不足的问题，即便GPU内存并没有完全使用。...这种情况下，未及时释放的内存可能导致CUDA内存不足。 解决方案： 确保显存分配合理：避免不必要的并行操作，并在每次计算后检查显存的使用情况。...调试内存泄漏：使用CUDA的调试工具或TensorFlow的profiler来检测和修复内存泄漏问题。...() 多线程或异步操作导致显存占用 避免多余的并行操作，调试内存泄漏 未来展望 随着GPU技术的不断进步，新一代的图形处理器将提供更大的显存、更快的带宽和更强的处理能力。
害的我调试了一天，一直以为哪个地方没写对，汗··· 内存泄漏的问题，花了比较久。这里需要隆重推荐下blink里的olipan项目，这货居然实现了C++的自动垃圾回收！而且是可以检测循环引用的。...看这段介绍： 在Oilpan项目之前，Blink和Chromium都采用引用计数技术（referencecounting）来管理内存，每个对象内部都一个引用计数，表明当前对象被引用了多少次，当引用技术归零时...； C++中可以通过Raw指针轻易地绕开RefPtr的管理，一旦使用不当，将导致use-after-free内存错误，存在安全问题； 尽管引用计数存在上述一些问题，但它很轻量级，仍然是C++程序中广泛使用的自动内存管理计数...Blink项目并不满足这种轻量级的内存管理方法，于是Oilpan项目提上日程，要实现对Blink对象的自动回收机制。...但我实验下发现还需要手段调用v8::Isolate::GetCurrent()->LowMemoryNotification();才能把v8的内存给回收了， 否则一些dom node一直被v8给占着。
ChatGPT 协作排查：Node.js 内存泄漏的定位与修复 Hello，我是摘星！ 在彩虹般绚烂的技术栈中，我是那个永不停歇的色彩收集者。...最近在维护一个高并发的电商API服务时，遇到了一个让人头疼的内存泄漏问题——服务运行几小时后内存占用就会飙升到2GB以上，最终导致OOM崩溃。...通过系统化的排查流程，我们最终定位到了三个主要的内存泄漏源：未正确清理的定时器、闭包中的循环引用，以及第三方库的事件监听器累积。修复后，服务的内存占用稳定在200MB左右，性能提升了近80%。...内存泄漏定位过程3.1 Heap Dump分析通过ChatGPT指导的分析流程，我们发现了几个关键的内存泄漏点：图2：内存泄漏源分布饼图 - 显示各类泄漏问题的占比3.2 定时器泄漏问题ChatGPT帮助我识别出了定时器泄漏的典型模式...修复效果验证5.1 性能对比分析修复前后的性能对比数据显示了显著的改善：指标修复前修复后改善幅度初始内存占用150MB120MB20% ↓2小时后内存800MB180MB77.5% ↓4小时后内存1.5GB200MB86.7%
装饰器是 python 上下文管理器的特定实现。本片文章将通过一个pytorch GPU 调试的示例来说明如何使用它们。虽然它可能不适用于所有情况，但我它们却是非常有用。...调试内存泄漏问题 有很多方法可以调试内存泄漏。本文将展示一种识别代码中有问题的行的有用方法。该方法可以有助于以简洁的方式找到具体的位置。...逐行手动调试 如果遇到问题，一种经典的且常用的方法是使用调试器逐行检查，比如下面的例子： 在搜索引擎查找有关如何计算 pytorch 中所有张量总数的代码片段，比如：tensor-counter-snippet...使用 ContextDecorator 找出内存泄漏 因为要计算张量的总数，所以我们将计算过程封装成一个函数 get_n_tensors() ，这样可以在上下文开始和结束时来计算张量数量： class...get_n_tensor()使用垃圾收集器(gc)，是为pytorch定制的，但可以很容易地修改为其他的库: import gc def get_n_tensors(): tensors=
由于大多数研究者和开发者难以获得配备海量 GPU 内存的高端计算集群，掌握高效的内存优化技术至关重要。...然后计算梯度，将其转换回更高精度（FP32）以确保数值稳定性，最后使用这些缩放后的梯度来更新原始权重。...梯度累积（Gradient Accumulation）通过累积多个小批量的梯度，以实现较大的“虚拟”批次大小，从而降低对GPU内存的需求。...，即使采用了上述所有技术，由于中间激活次数过多，您仍可能会达到GPU内存的极限。...PyTorch提供了多种实用工具用于监控GPU内存使用情况：import torch# print a detailed report of current GPU memory usage and fragmentationprint
引言 在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，OutOfMemoryError: CUDA out of memory是一条令人头疼的错误信息。这通常意味着GPU内存不足以容纳当前的数据和模型。...问题诊断 出现OutOfMemoryError的原因通常有以下几点： 模型过大：模型参数数量过多，占用的内存超出了GPU的容量。 批量大小过大：一次性向GPU发送的数据量过大，导致内存不足。...内存碎片化：频繁的内存分配和释放导致有效内存减少。 ️解决方案 1. 调整批量大小 减小批量大小是解决内存溢出最直接的方法。这可以减少每次迭代中GPU需要处理的数据量，相应地减少内存占用。...使用内存优化技巧 梯度累积：在不减小批量大小的情况下，通过累积几个小批量的梯度来模拟大批量训练的效果。 模型简化：优化模型结构，减少不必要的参数。...) NVIDIA CUDA文档：CUDA Toolkit Documentation 表格总结 关键点 说明 批量大小 减小批量大小以减轻GPU内存负担 梯度累积 模拟大批量训练效果，优化内存使用 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
关键词：PyTorch、CUDA、内存不足、深度学习、错误解决。 引言 在深度学习领域，使用GPU进行模型训练可以大幅度提升计算速度。...然而，GPU的内存是有限的，当模型或输入数据过大时，往往会出现CUDA out of memory错误。这篇博客将详细介绍这个错误的成因，并提供多种解决方案，帮助大家顺利进行模型训练。...解决方案： 减小批量大小（Batch Size）：这是最简单有效的方法，通过减小批量大小可以减少一次性加载到显存中的数据量。...A1：可以使用nvidia-smi命令来监控GPU显存使用情况。 # 示例代码 nvidia-smi Q2：为什么减小批量大小能解决内存不足问题？...小结 在这篇文章中，我们详细探讨了PyTorch中CUDA out of memory错误的成因，并提供了多种解决方案，包括减小批量大小、手动释放显存、使用混合精度训练、多GPU训练等。
在PyTorch环境中，常见的内存泄漏原因包括： 未释放的中间变量：在前向传播中创建但未及时释放的张量 循环引用：尤其是在自定义Dataset和DataLoader中 未关闭的资源：如文件句柄、数据库连接等...梯度累积未正确重置：optimizer.zero_grad()使用不当 以下是一个典型的内存泄漏示例及其修复方法： # 有内存泄漏的代码 def train_epoch(model, dataloader...intermediate_results) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() 修复后的代码...标记关键代码段 3.3 内存泄漏检测工具 针对内存泄漏问题，2025年有几种高效的检测工具： PyTorch Memory Profiler：检测张量内存泄漏 from torch.profiler import...诊断过程： 使用PyTorch Profiler监控内存使用趋势 发现中间激活值未被正确释放 定位到自定义Dataset中的循环引用问题 解决方案： # 修复内存泄漏 class FixedDataset
将数据从 CPU 内存复制到 GPU 显存gpu_data = cuda.memcpy_host_to_device(cpu_data)# 3....将结果从 GPU 显存复制回 CPU 内存 result = cuda.memcpy_device_to_host(gpu_data)CUDA 在 AI 中的关键作用1....[修复N] ← 可以并行处理没有 CUDA（CPU 模式）：逐个像素或小批量处理处理 1024x1024 图片需要：~10-30 秒有 CUDA（GPU 模式）：数千个像素同时处理处理同样的图片需要：~...installation他的原因就是这个错误表明 PyTorch 没有正确识别到您的 CUDA 环境，虽然安装了 GPU 版本的 PyTorch，但无法检测到可用的 GPU。...或者没有 NVIDIA 显卡：先检查是否有 NVIDIA 显卡：# 在命令行运行nvidia-smi如果命令不存在或显示错误，说明：没有 NVIDIA 显卡或者没有安装 NVIDIA 驱动程序第三步：验证修复重新安装后
以前则会静默导致内存泄漏。...（Memory Profiler）中为 Intel GPU 添加内存报告功能 • 支持切换 Intel GPU 性能分析器的功能 • 支持在 Intel GPU 上集成分布式内存跟踪器 • 改进 Intel...问题 • 修复 model_package_loader 中的内存泄漏 • 当权重不存在时不在 AOTIModel 中分配 • 修复常量折叠（ConstantFolding）的状态 • 修复可选张量返回值的索引偏移问题...• 大输入的 index_kernel • 复数输入下的 lerp • logit 对半精度/bfloat16 输入 • SDPA 内存泄漏 • torch.special.entr • tri[ul]...的梯度行为说明 CUDA • 修复了文档中已弃用的 AMP API • 在正确的模块中记录了设备内存 API • 添加了关于 非 PyTorch CUDA 内存分配 及如何查询的方法文档 分布式（Distributed
PyTorch 代码和修改后使用 Fabric 的代码之间的区别是微小的，只涉及到一些细微的修改，如下面的代码所示： 普通 PyTorch 代码（左）和使用 Fabric 的 PyTorch 代码 总结一下上图...理解数据并行和张量并行 在数据并行中，小批量数据被分割，并且每个 GPU 上都有模型的副本。这个过程通过多个 GPU 的并行工作来加速模型的训练速度。...如下简要概述了数据并行的工作原理： 同一个模型被复制到所有的 GPU 上。 每个 GPU 分别接收不同的输入数据子集（不同的小批量数据）。...由于每个 GPU 同时处理不同的小批量数据，模型可以在更短的时间内处理更多的数据。这可以显著减少训练模型所需的时间，特别是在处理大型数据集时。 然而，数据并行也有一些限制。...最重要的是，每个 GPU 必须具有完整的模型和参数副本。这限制了可以训练的模型大小，因为模型必须适应单个 GPU 的内存。这对于现代的 ViTs 或 LLMs 来说这是不可行的。
通过利用稀疏 GPU 加速、提供专用的 CUDA 内核以及为不同大小的输入样本引入高效的小批量处理，PyTorch Geometric 实现了很高的数据吞吐量。...PyTorch Geometric（PyG）库包含易用的小批量加载器（mini-batch loader）、多GPU支持、大量常见基准数据集和有用的变换，适用于任意图像、三维网格（3D mesh）和点云...但是，实现GNN并不容易，因为它需要在不同大小的高度稀疏与不规则数据上实现较高的GPU吞吐量。PyTorch Geometric (PyG) 是基于Pytorch构建的几何深度学习扩展库。...小批量处理。...PyG提供统一的数据格式和易用的接口，方便使用者创建和处理数据集，大型数据集和训练期间可保存在内存中的数据集皆可适用。要想创建新数据集，用户只需读取／下载数据，并转换为PyG数据格式即可。
GPU在PyTorch 2导出后训练量化的性能 • 启用Windows Kineto性能分析器 • 基于oneDNN后端，为XPU支持TF32 torch.compile Dynamo • 支持在Dynamo...垃圾回收时 torch.Tensor 的内存泄漏 • 修复 cuda_array_interface 对 torch.bfloat16 的支持 • 修复罕见的就地操作导致返回的 torch.Tensor...的 Alltoallv 特化 • 增加 TCPStore 处理远程对端关闭连接的情况 • 修复关闭时的内存泄漏 • 修复函数式集合操作在编译时不强制 FX 步幅的问题 • 关联张量分配支持与 NCCL...修复非连续张量的多项式采样 • 修复超过 3 维张量的三角形操作 • 修复 lstm_mps 中缺失自动释放导致的内存泄漏 • 修复 runUniqueGraph 缺失自动释放池导致内存泄漏 • 变通方案修复...仅在设为1时生效 • 修复CUDA初始化中的竞态条件 • 修复部分64位索引问题，调整complex128扫描时的线程数量 • 修正topk中的内存行为以符合内存模型的正确性 • 修复UpSampleNearest3D
运算符中的整数溢出bug（它将在以2**48为除数时中断）＃5906 修复 torch.bmm 操作中的内存泄漏 bug＃5744 使 scatter_add_ 的维度检查器与 scatter_ 的一致...＃3411 修复张量上的 torch.btrifact 操作＃4318 修复张量上的 torch.pstrf 操作＃4883 修复 torch.median 中的内存泄漏＃6889 当some = False...＃3127 修复反射填充边界检查，以避免无效的内存访问＃6438 修复 NLLLoss 的错误消息＃5299，＃6072 在 CUDA 上修复 kl_div 的反向过程。...padding_idx 时，修复反向传播过程的稀疏嵌入问题＃6211 处理从 CPU，GPU 空稀疏张量的复制问题。...broadcast_coalesce 的 GPU 保护＃5655 作者：soumith 原文链接： https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/
其次，在每次迭代中，训练计算只需要保留与当前小批量对应的采样子图，这只消耗一小部分（例如，不超过 10%）的 GPU 内存。...当采样的小批量到达 GPU 时，将从本地 GPU 缓存和原始图形存储服务器管理的主机内存中获取所需的特征数据。 ...加载完成后，它会将一条就绪消息（包括批处理数据在 GPU 内存中的位置）发布到共享消息队列。另一方面，计算执行器位于循环中，并定期检查来自加载执行器的新消息的到达。...但是，由于以下原因，我们声称预取缓冲区不会加剧 GPU 内存紧张。首先，每个小批量数据占用的内存空间不到 900 MB，在我们评估中使用的一台设备上仅占用 GPU 内存的 8%。...在第一次小批量训练期间，数据加载器将检查总 GPU 内存（表示为 total_mem ）和 PyTorch 分配的峰值 GPU 内存（表示为 used_mem ）。
PyTorch 训练显存越跑越涨：隐式保留计算图导致 OOM在深度学习的训练场景中，有时候会遇到一开始不会报显存错误，但是随着轮次的提升，显存莫名其妙就爆了，GPU 占用缓慢递增直至 CUDA out...={step}, mem={gpu_mb():.1f}MB")现象：每步后都有几 MB 的净增长，说明是跨步累积而非单步峰值。...✅ 验证效果修复后，memory_allocated 在训练中稳定震荡（随前向/反向分配与释放），无单调上涨；10k steps 稳定运行，无 OOM；训练吞吐不受影响，指标计算迁移到 CPU 后仅增加...✅ 总结以上就是这次“显存越跑越涨直到 OOM”的完整排查与修复。...把这篇作为“AI 协作 debug 日志”投稿，既能展示真实问题和可复用修复策略，也能量化 AI 带来的效率提升：定位时间从数小时降到 20 分钟内。
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