pycharm跑模型导致ubuntu系统卡死
时间: 2025-04-25 22:22:23 浏览: 79
### 解决 PyCharm 运行机器学习模型时 Ubuntu 系统卡死的方法
当在 Ubuntu 上通过 PyCharm 执行机器学习任务特别是涉及 GPU 加速的任务时,可能会遇到系统资源耗尽的情况,从而导致系统响应迟缓甚至完全冻结。为了缓解这一状况,可以采取一系列措施来优化资源配置和提高系统的稳定性。
#### 调整 CUDA 可见设备数量
如果使用的是多显卡配置,在启动程序之前可以通过设置 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量指定要使用的特定 GPU ID 来减少不必要的计算负担[^3]。例如:
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
```
这会使得只有编号为 0 的 GPU 对当前进程可见,进而降低其他 GPU 带来的额外开销。
#### 控制内存占用量
对于某些框架而言,默认情况下它们可能试图分配尽可能多的 GPU 显存给正在执行的应用程序。为了避免这种情况发生,可以在代码内部调整 TensorFlow 或者 PyTorch 中的相关选项以限制最大可用内存量。针对 PyTorch 用户来说,可尝试如下方法控制每张卡上的初始预留空间大小:
```python
import torch
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.7, device='cuda:0')
```
上述命令表示仅允许该进程中每个 GPU 实例最多消耗其总容量的大约 70% 左右。
#### 合理规划 CPU 和 IO 密集型操作的比例
除了关注 GPU 性能外,还需要注意到整个工作流中的瓶颈所在之处——即是否存在过多依赖于磁盘读写或是频繁切换上下文的操作?适当修改数据加载方式以及预处理逻辑有助于减轻这些方面带来的压力。比如采用异步 I/O 技术加快文件访问速度;利用多线程或多进程机制加速特征提取过程等等。
#### 配置合适的调度策略
Linux 提供了多种不同的 CPU/GPU 资源分配算法可供选择,合理设定可以帮助改善整体性能表现。具体做法是在终端里输入类似下面这样的指令更改实时优先级级别(需 root 权限):
```bash
sudo chrt -f -p <priority> $(pgrep python)
```
其中 `<priority>` 是一个介于 1 到 99 之间的整数值,越高的数字代表更高的优先权等级;而 `$(pgrep python)` 将返回所有 Python 解释器实例对应的 PID 列表。
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