Python JAX显存未释放问题及子进程解决方案
本文针对Python中使用JAX进行GPU计算时出现的显存无法释放问题，分析了即使设置XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE=false及执行del操作后显存仍被占用的现象。通过引入multiprocessing模块，将GPU计算封装在子进程中，利用进程结束自动释放显存的机制，有效解决了僵尸显存占用问题，同时保留了函数返回值供后续使用。
2026-10-16
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本文针对Python中使用JAX进行GPU计算时出现的显存无法释放问题，分析了即使设置XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE=false及执行del操作后显存仍被占用的现象。通过引入multiprocessing模块，将GPU计算封装在子进程中，利用进程结束自动释放显存的机制，有效解决了僵尸显存占用问题，同时保留了函数返回值供后续使用。
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