在进行深度学习或其他需要GPU支持的任务时，我们有时会发现虽然没有可见的进程在执行，但GPU资源却意外地被占用。这种情况往往会阻碍我们的工作进度，因为新的任务无法启动。如果你遇到了这种状况，不要担心，这里有一些方法可以帮助你解决这个问题。
1. 为什么会出现这种情况？
这种情况通常是由于所谓的“僵尸进程”引起的。僵尸进程是指那些已经完成任务但没有正确关闭的进程，它们可能因为各种原因未能释放占用的GPU资源。这会导致资源浪费，并且阻碍其他任务的执行。
2. 解决方案
虽然重启服务器是一种直观的解决方案，但大多数情况下，我们无法因为权限不足而执行此操作。因此，我们需要寻找其他方法来解决这个问题。
方法一：使用 fuser 命令
打开你的终端。
输入命令
fuser -v /dev/nvidia*查看当前占用GPU资源的进程。
一旦找到这些进程，你可以使用
kill命令来终止它们。例如，如图，我的进程号是94285，你可以执行kill -9 94285来强制终止它。
通过这种方式，你可以释放被僵尸进程占用的GPU资源，恢复系统的正常运行。
方法二：
reboot大法
3. 小贴士
- 在执行这些操作之前，请确保你有足够的权限来终止这些进程，并且要小心不要终止那些重要的系统进程。此外，保持定期检查系统状态的习惯，可以帮助你避免资源被长时间占用的情况。
fuser是一个强大的Unix和类Unix系统命令行工具，它用于显示哪些用户和进程正在使用特定的文件、套接字或文件系统。在我们的场景中，fuser可以帮助我们找出哪些进程正在使用特定的GPU设备文件。
