显存不足提示怎么解决使用技巧与常见问题解析

发布时间：2026-01-16 10:31:11 阅读：286 次

用电脑跑深度学习模型或者玩大型游戏时，突然弹出“显存不足”的提示，画面卡住甚至程序直接崩溃，这种体验太熟悉了。很多人第一反应是换显卡，其实不一定非得花大钱升级硬件，先试试这些实用办法。

调低程序的显存占用

训练神经网络时，batch size 设得太大是最常见的显存爆掉原因。比如原本设成128，可以试着改成32甚至16，虽然训练慢一点，但能稳稳跑起来。代码里改个参数就行：

model.train(batch_size=16)

图像处理或视频渲染软件里也一样，降低预览分辨率、关闭实时特效，能明显减轻显卡压力。

及时释放不用的显存

写代码的时候，变量用完记得清掉。特别是 PyTorch 用户，别让中间结果一直占着显存：

del output
torch.cuda.empty_cache()

这招在循环训练多个模型时特别管用，加两行代码就能腾出几百MB空间。

检查后台有没有“吃显存”的程序

开着游戏的同时还挂着微信视频、浏览器开了二十个标签页，显卡得分身乏术。打开任务管理器，切换到“性能”标签，点开GPU那一栏，看看各个进程的显存使用情况。经常发现某些浏览器标签或者后台工具偷偷占了1GB以上。

关掉不用的程序，尤其是那些带GPU加速功能的软件，比如剪映、Chrome 浏览器、甚至某些杀毒软件。

更新驱动或降级尝试

有时候新驱动反而会出兼容问题，导致显存分配异常。如果之前好好的，更新后开始报错，不妨回退到旧版本。NVIDIA 和 AMD 官网都提供历史驱动下载。

反过来，老驱动也可能不支持新软件，该升还是得升。保持驱动在稳定版本，别盲目追新。

用混合精度训练省显存

现在很多框架支持自动混合精度（AMP），用半精度浮点数计算，显存直接省一半，速度还更快。PyTorch 里加几行就行：

from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast

scaler = GradScaler()

with autocast():
    output = model(input)
    loss = criterion(output, target)

scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()

实测很多模型在 float16 下效果一点没差，显存却从爆红变绿色。

实在不行，外接显卡或换设备

笔记本用户如果经常跑AI任务，可以考虑外接显卡坞（eGPU），插台独立显卡上去。虽然贵点，但比换整机便宜。或者把任务转移到有更好显卡的台式机、云服务器上跑。

云平台像阿里云、腾讯云都有按小时计费的GPU实例，跑几个小时模型也就几块钱，比砸几千买新卡划算多了。