在机器学习PAI偶发程序coredump后，gpu没被释放的问题，之前有遇到过吗？

问题1：在机器学习PAI中遇到程序coredump后GPU没有被释放的问题是可能会发生的。这种情况可能是由于程序在运行过程中发生了错误，导致GPU资源无法正确释放。

当程序发生coredump时，GPU显存通常会保持与coredump前相同的状态，这可能导致后续程序启动时卡住。此外，如果GPU被占用且未正确释放，容器重新调度时可能导致GPU不可用。

要解决这个问题，可以尝试以下几步：

1. 检查程序错误：首先要确定程序出现coredump的原因。查看相关日志和错误信息，排查代码中可能的问题，例如内存越界、空指针引用等。修复程序中的错误可以防止coredump的发生。

2. 显式释放GPU资源：在程序中显式释放GPU资源，确保在程序异常退出或发生coredump时能够正常释放GPU显存。使用合适的GPU管理库（如CUDA Runtime API）来管理GPU资源，并在程序退出前调用相应的释放函数。

3. 容错处理：为了提高系统的稳定性和容错能力，可以在程序层面进行容错处理。例如，使用进程监控工具（如supervisor）来自动重启程序，以防止程序异常退出后导致的GPU资源无法释放的问题。

问题2：你的理解是正确的，coredump通常是由于CUDA内存访问越界等错误引起的。当这种情况发生时，GPU可能会被卡住并导致后续程序无法正常运行。此外，在容器重新调度时，GPU也可能不再可用。

为避免这种情况，你应该尽量修复程序中导致coredump的问题，并确保在程序异常退出时正确释放GPU资源。另外，可以使用合适的容错处理和监控机制来提高系统的稳定性和健壮性。

请注意，具体的解决方法可能因场景而异。如果问题仍然存在且无法解决，建议与机器学习PAI的技术支持团队联系，他们将能够提供更具体和针对性的帮助。

针对问题1的回答：coredump了程序应该已经退出了，显存也会释放吧。针对问题2的回答：是不是多进程程序，进程没杀干净。此回答整理自钉群“BladeDISC用户支持群”