Window系统显存不足时利用共享内存继续运行

存在问题

在进行实验过程中，时常碰到显存不足的问题，此时要么需要减小模型体积，要么减小batch-size大小，但这势必会对结果造成一定影响，此时我们可以使用GPU共享内存的方法来扩充显存。

解决方法

GPU有几个重要参数，GPU显存，GPU内存，其中GPU显存是实打实的显存，显存越大，意味着可运行的模型体积越大，所处理的数据量也就越大。而GPU内存=GPU显存+GPU共享内存，GPU共享内存是指在显存不足时，可以调度一定的内存来填充显存，以保证软件正常运行。

而在我们进行实验过程中，如果遇到显存不足的情况，就会报错显存溢出，从而终止运行，那么我们就可以考虑使用GPU的共享内存来继续保证程序运行，但需要注意的是这势必会使模型运行速度变慢。

但在有些情况下，我们只需要模型能够正常运行而不考虑它的运行速度，那么此时共享内存的作用便展现出来了。
事实上，这项技术是Window系统所专有的，此外，这个使用内存来充当显存的方法也是Nvida在最近的驱动中所提供的。

1.更新驱动

前面以及说了，这项功能是Nvidia最新的驱动中所提供的，在驱动程序 536.40 中，其实现了一种新方法，允许应用程序在耗尽 GPU 内存的情况下使用共享内存。这使得以前在 GPU 内存不足时崩溃的应用程序能够继续运行，尽管速度较低。当运行接近最大 GPU 内存以实现无缝转换时，会切换到使用共享内存。
这里我们为了方便，直接下载最新版本546.33。

可以去Nvidia官网下载，当然也可以直接在电脑的Nvidia设置中直接更新。这里博主就不再赘述了。

2.查找可执行文件

在更新驱动后，我们需要找到我们运行的exe文件，即当我们在运行python项目时的使用的是哪个python.exe文件。
我们可以通过打开任务管理器来查看运行的exe文件：

或者我们打开cmd控制台，输入nvidia-smi来查看当前显卡占用：

找到运行的exe文件后我们需要打开Nvida控制面板，在搜索中即可找到

3.修改配置

打开后按照如下步骤操作，事实上经过博主实验，在安装了最新的驱动后，不需要设置回退功能，即使用它默认的功能即可完GPU调用共享内存炼丹。

此时我们再次运行程序，将batch-size调大，此时就不会报显存溢出的错误了，打开任务管理器，可以看到我们的GPU内存已经跑满，同时共享内存也有占用：

总结

然而不幸的是，在使用了这种方式运行后，其虽然相当于扩充了显存，能够保证模型正常运行，但这也会造成运行速度大大减慢，博主在自己的程序上进行测试，速度差了十倍不止。

当然本身使用自己的笔记本完成所有实验也不太现实，因此这个方法能够帮助我们在本地调试程序就已经很不错了。