linux查看gpu占用杀死

### 如何在 Linux 系统中释放 GPU 资源 当程序运行结束后未正常释放 GPU 资源时，可以采取以下措施来手动释放这些资源。 #### 查看当前 GPU 使用情况 通过 `nvidia-smi` 命令查看当前 GPU 的使用状态以及占用它的进程 ID (PID)[^1]。 ```bash nvidia-smi ``` 如果能够找到具体的 PID，则可以直接杀死该进程以释放 GPU 显存。 #### 杀死特定进程 对于已知的 PID，可以通过发送信号强制终止对应进程： ```bash kill -9 <PID> ``` 此命令会立即停止指定的进程并尝试释放其持有的 GPU 资源。 #### 处理无可见 PID 的显存占用 有时即使 GPU 存在显存占用，但在 `nvidia-smi` 中却看不到任何关联的进程。此时可采用如下方式解决： ##### 方法一：利用 `fuser` 工具扫描设备文件 执行以下命令查找正在使用的 NVIDIA 设备及其对应的进程号，并结束它们： ```bash sudo fuser -v /dev/nvidia* ``` 上述指令不仅显示哪些进程正访问 `/dev/nvidia*` 文件，还会提供更多信息以便确认目标进程身份。随后可根据反馈结果逐一清除干扰项： ```bash sudo kill -9 $(sudo fuser -k /dev/nvidia*) ``` 这种方法适用于那些隐藏于常规工具检测之外但仍实际持有硬件控制权的情况[^2]。 ##### 方法二：重启 X Server 或整个系统服务 作为最后手段之一，在不影响整体服务器稳定性的前提下考虑重新启动图形界面或者计算机本身的服务链路也可能有效果；不过这通常只应在其他所有选项均失败之后才实施。 #### 自动化管理 Tensorflow/GPU 配置 为了避免未来再次遇到类似问题，建议调整 TensorFlow 应用中的参数设置使其更加合理高效地分配和回收计算资源。例如启用动态增长功能减少不必要的锁定行为： ```python import tensorflow as tf gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: try: # 设置GPU按需增长 for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) except RuntimeError as e: print(e) ``` 这样做的好处在于可以让框架内部更灵活处理物理内存请求从而降低外部干预需求频率[^3]。 另外值得注意的是某些特殊场景可能还需要额外配置环境变量比如 CUDA_VISIBLE_DEVICES 控制可用范围进一步优化多卡协作模式下的表现效果[^4]。

<think>好的，用户想了解如何正确终止或杀死TensorBoard进程。根据提供的引用资料，我需要整理不同操作系统下的方法。 首先，用户可能使用的是Windows系统，引用[1]提到用taskkill命令，具体是taskkill /im tensorboard.exe /f。这会强制终止所有名为tensorboard.exe的进程，效果应该不错。不过需要注意权限问题，可能需要管理员权限。 然后是Ubuntu或Linux系统的情况。引用[2]提到可以用kill、killall、pkill等命令。比如查找进程ID（PID）再用kill -9 PID。引用[3]的例子中，用户通过查看占用GPU的程序，找到local_rank对应的PID并杀掉。这里可能需要先用ps或nvidia-smi找到相关进程的PID，再用kill -9终止。 另外，引用[4]提到直接使用kill -9 <pid>来关闭TensorBoard服务器，这也适用于Linux环境。所以综合来看，分系统处理比较合理。 用户可能不清楚自己系统的具体操作步骤，需要分点说明。同时，生成相关问题时要考虑常见后续问题，比如如何查找进程、其他终止方法、端口占用处理等。确保回答覆盖不同场景，帮助用户全面解决问题。</think>### 如何终止 TensorBoard 进程 根据不同的操作系统和需求，终止 TensorBoard 进程的方法如下： #### 1. **Windows 系统** - **强制终止所有 TensorBoard 进程** 使用系统命令 `taskkill` 终止所有名为 `tensorboard.exe` 的进程： ```cmd taskkill /im tensorboard.exe /f ``` 输出示例： ``` 成功: 已终止进程 "tensorboard.exe"，其 PID 为 6948。 成功: 已终止进程 "tensorboard.exe"，其 PID 为 25888。 ``` 此方法会强制终止所有相关进程，适合快速清理[^1]。 #### 2. **Linux/Ubuntu 系统** - **通过进程 PID 终止** 首先使用 `ps` 或 `nvidia-smi` 查找 TensorBoard 进程的 PID： ```bash ps aux | grep tensorboard ``` 输出示例： ``` user 4585 0.0 0.1 123456 7890 pts/0 S+ 12:00 0:00 tensorboard --logdir=logs ``` 使用 `kill -9` 强制终止： ```bash kill -9 4585 ``` 此方法适用于精准终止特定进程[^3][^4]。 - **批量终止同名进程** 使用 `pkill` 或 `killall` 终止所有名为 `tensorboard` 的进程： ```bash pkill -f tensorboard ``` 或 ```bash killall tensorboard ``` 此方法适合批量清理残留进程[^2]。 #### 3. **通用方法** - **释放端口占用** 若进程终止后端口仍被占用，可通过释放端口解决（例如默认端口 `6006`）： ```bash lsof -i :6006 # 查看占用端口的进程 kill -9 <PID> # 终止对应进程 ``` ---