Matlab 释放CUDA内存

我注意到GPU中分配的内存没有释放。 我使用了以下命令：

A=gpuArray.randn(1e4);
gpuDevice

自由内存：3.3336e+09

A=A*2

自由内存：2.5336e+09

看起来MATLAB为A*2分配了内存，但没有释放A的内存。我不知道如何释放不再使用的内存。对于

A=A*A'

，问题更为严重，因为MATLAB似乎分配了更多的内存（可能是A'），而没有释放它。 我在互联网上发现，这是一个已知的错误（或类似的错误？），已在Matlab2013b中解决（请参阅），但我使用的是Matlab2014a。我也从链接中安装了zip文件，但没有帮助

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如果有任何帮助，我将不胜感激。

请运行以下代码：

d = gpuDevice;
A = gpuArray.rand(1e4);
freeMem = NaN(1, 11);
freeMem(1) = d.FreeMemory;
for idx = 2:11
    A = A * 2;
    wait(d);
    freeMem(idx) = d.FreeMemory;
end
plot(1:11, freeMem / 1e9, 'b-', ...
     [1 11], [d.TotalMemory, d.TotalMemory]/1e9, 'r-');
legend({'Free Memory', 'Total Memory'});
xlabel('Iteration');
ylabel('Memory (GB)');

您可以看到，MATLAB不会立即释放内存，但也不会永远保留内存：

如果将

A

放大，您也会发现不同的行为。我的GPU有~6GB的RAM，如果我使用

A=gpuArray.rand（16000）

，那么我看到内存似乎立即被释放

顺便说一句，您提到的bug报告实际上是关于主机内存无可挽回地泄漏，而不是设备内存

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您的算法中的设备内存是否真的用完了？

是否确实看到了可用内存的相关小数？是的。顺便说一句，当你重复两次（重复A=A*2）时，可用内存量不会减少，并且表现良好。在你的例子中，内存没有释放。我知道，如果您多次执行A=A*2，那么（在第一次之后）它将不会分配额外的内存，但即使在您的示例中，A的内存也没有释放。我的内存不足，但出现的错误不同，迫使我重新启动MATLAB。这发生在运行在Windows和Linux上的几个GPU上。是的，内存确实释放了，否则随着循环的进行，图形将继续显示消耗的内存不断增加（这就是我在任何情况下试图显示的）。此外，如果在循环后清除

A

，GPU将收回其所有内存。我可以建议你发布一个问题来说明你的实际问题吗？（你在这里看到的基本上是一个内存管理方案的人工制品）我同意一些内存被释放了，但它仍然保存着两倍于需要的内存。另一个例子，如果do:A=gpuArray.randn（5000）；B=A*2；清除A；您将看到没有释放内存，因为B与A有某种关联。