在GPU集群上运行代码，会面临一些问题：
（1）跑着跑着GPU memory分配失败 – 因为有其他人在使用
（2）运行时显示端口号已被占用，需要你换一个端口。
这个时候一般采取的方法有：
（1）找到是哪个用户占用GPU memory
（2）查看目前哪些端口号没被占用。
因此，这篇blog主要记录出现这两种情况的解决方案。

运行nvidia-smi，查看集群使用情况

上图展示了GPU memory的总体和各个进程的占用情况。

进程由哪个用户创建？

以PID=3050为例。

$ ps -o user= -p 3050

运行结果：

查询端口号占用情况

执行以下命令：

$ ss -tuln | grep [port]

运行结果示例：

返回信息解读：

tcp: 表示这是 TCP 协议的连接。

LISTEN: 状态为 LISTEN 表示端口正在监听或等待接收传入的连接。

0: 这是“接收队列”的大小。在这里，它表示没有正在等待处理的连接。

128: 这是“最大队列长度”，即可以排队等待接受的连接数。在这里，它被设置为 128，这是 TCP 连接请求的标准最大队列长度。

0.0.0.0:8888 和 [::]:8888: 这表示端口 8888 在所有 IPv4 地址（0.0.0.0）和所有 IPv6 地址（[::]）上都处于监听状态。换句话说，该端口正在接受来自任何 IP 地址的连接。

运行时指定某一张显卡

# codes to copy
# 1st
import torch
torch.cuda.set_device(1)

#2nd
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python your_script.py

后记

bash和shell的区别：