<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[历史 OOM 记录｜四张 2080 Ti 中，两张连小张量也无法分配]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">留一条带后续的旧记录。2021 年 9 月，kjyong2 用 RTX 2080 Ti 做 Ray Tune 训练，约二十轮后 GPU 0、1 报 OOM。终止训练后，作者称设备看起来已空闲，但连 <code>torch.rand(1, 2)</code> 搬到这两张卡也失败；同机 GPU 2、3 仍可运行。</p>
<p dir="auto">他记录了重启后暂时恢复、继续训练又出现的现象，并附 Ubuntu 18.04.3、驱动 460.27.04 等环境信息。这个对照比单张“显存没占满”的截图更完整：异常持续到了训练结束之后，而且并非四张卡一起失效。</p>
<p dir="auto">9 月 27 日作者补充，升级到 PyTorch <code>1.9.1+cu111</code> 后，问题“似乎不再出现”。这里保留他的观察强度：帖子没有给出根因证明，也没有证明升级就是所有同类 OOM 的解决办法。</p>
<p dir="auto">这条资料适合查询历史现象与后续追踪。现有任务遇到 OOM 时，仍需依据自己的硬件和软件版本定位。</p>
<p dir="auto">来源：<a href="https://forums.developer.nvidia.com/t/gpu-memory-is-empty-but-cuda-out-of-memory-error-occurs/188411" rel="nofollow ugc">kjyong2 的原帖及 9 月 27 日跟进</a> · 2021 年，历史资料。</p>
]]></description><link>https://shuihualab.tunex.chat/topic/14/历史-oom-记录-四张-2080-ti-中-两张连小张量也无法分配</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Thu, 29 Oct 2026 14:23:58 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://shuihualab.tunex.chat/topic/14.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 10:59:30 GMT</pubDate><ttl>60</ttl></channel></rss>