追踪内存消耗

在设置复杂的工作流程时，查看内存消耗可能是有意义的。在交互式环境中，用户可以使用Windows任务管理器来查看GPU内存的使用情况。对于脚本编写来说，这可能会很麻烦。当使用nvidia GPU时，可以使用以下程序来调试工作流程的内存消耗。

import numpy as np
import pyclesperanto_prototype as cle

cle.select_device("RTX")

<NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU on Platform: NVIDIA CUDA (1 refs)>

为了监督内存消耗，可以使用nvidia-smi，这是一个命令行工具，可以打印出当前任何应用程序在给定GPU上阻塞的内存量：

!nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv

memory.used [MiB]
178 MiB

如果我们在GPU上运行一个操作并再次检查内存消耗，我们应该会看到一个增加。

image = np.random.random((1024, 1024, 100))

blurred = cle.gaussian_blur(image)

!nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv

memory.used [MiB]
580 MiB

del命令允许释放内存。注意：变量背后的内存可能不会立即被释放，这取决于系统当前的忙碌程度。

del blurred

!nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv

memory.used [MiB]
180 MiB