ubuntu深度学习运行一段时间卡死

Question

在Ubuntu系统进行深度学习训练，训练大约几个小时左右会直接卡死，代码停止，显示卡死，键盘鼠标没有反应。

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

问题： Ubuntu系统下深度学习训练卡死

原因：

1. 内存不足： 当你的模型占用的内存超过了系统可用内存，可能会导致系统崩溃。
2. GPU驱动问题： 不稳定或过时的GPU驱动可能导致性能问题和不稳定。
3. 资源竞争： 其他进程可能也在使用大量资源，导致你的任务无法获得足够的CPU或内存。
4. 硬件限制： 如果硬件性能不足以支持大规模的深度学习训练，也可能出现卡死现象。
5. 软件冲突： 有些软件可能存在兼容性问题，影响了深度学习框架的正常运行。

解决方案：

1. 检查内存使用：

   • 命令行检查： 使用free -h命令查看当前内存使用情况。
   • 调整内存分配： 如果内存不足，尝试调整你的模型参数以减少内存需求，或者增加系统可用内存。

2. 更新GPU驱动：

   • 打开终端： Ctrl+Alt+T
   • 更新驱动： sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade nvidia-driver
   • 安装最新驱动： 如果上述方法无效，可尝试安装特定版本的驱动，如nvidia-driver-460。

3. 资源管理：

   • 任务管理器（Linux版）： htop 或 top 查看进程占用资源。
   • 限制其他进程： 可能需要暂时停止其他高占用资源的进程。

4. 提升硬件配置： 如升级内存、更换更高性能的GPU，或者优化网络环境。

5. 排查软件冲突：

   • 更新软件包： sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
   • 检查依赖： 确保所有深度学习库（如TensorFlow、PyTorch等）的版本一致，并且没有冲突。

6. 使用GPU监控工具： 如nvidia-smi来监控GPU使用情况，确保没有过热或资源抢占。

7. 重启机器： 有时候简单的重启系统可以解决一些临时的问题。

8. 检查代码逻辑： 确保你的代码没有死循环或者无限递归等问题。

如果以上方法都无法解决问题，可能需要进一步检查系统日志（如dmesg或journalctl）或寻求专业的技术支持。