共有 GPU メモリの検証コード

Stable Diffusion WebUI AUTIMATIC1111 で共有メモリ

というコメントが GitHub に上がっているのをみて、
そもそも
Windows(WSL2)
+ CUDA
+ Python
+ PyTorch
で共有メモリは確保できるのか？
そんな疑問から 30年ぶりぐらいにコードしてみた 元assembler屋です。

参考資料は以下です。2015年ぐらいに電子書籍で買ってたら、今(2023現在)古本がすごい値上がりしてますね。

参考文献
CUDA C プロフェッショナル プログラミング

CUDA で GPU を確保 2026/10/25 20:14 修正

GPU のメモリを確保して、20秒後に開放する。
(が、しかし解放しない てきとーに Ctrl+C で終了してください)
gpumem03.cu

#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <windows.h> // Sleep() 用

// 4 GiB (4 * 1024 * 1024 * 1024 バイト)
#define VRAM_BYTES (4ULL * 1024ULL * 1024ULL * 1024ULL)

int main() {
    void *device_memory = NULL;

    printf("=== VRAM 4 GiB Allocation Test ===\n");

    // 1. VRAM 確保
    cudaError_t err = cudaMalloc(&device_memory, VRAM_BYTES);
    if (err != cudaSuccess) {
        printf("cudaMalloc failed: %s\n", cudaGetErrorString(err));
        return 1;
    }
    printf("1. Allocated 4 GiB VRAM successfully.\n");

    // 2. VRAM 初期化（0 でフィルして物理メモリを確実に割り当て）
    printf("2. Initializing VRAM (cudaMemset)... ");
    fflush(stdout);
    err = cudaMemset(device_memory, 0, VRAM_BYTES);
    if (err != cudaSuccess) {
        printf("failed: %s\n", cudaGetErrorString(err));
        cudaFree(device_memory);
        return 1;
    }
    printf("Done.\n");

    // 3. 20秒待機（タスクマネージャーでメモリ使用量を確認可能）
    printf("3. Holding VRAM for 20 seconds. Check Task Manager -> GPU Memory.\n");
    for (int sec = 20; sec > 0; sec--) {
        printf("\rRemaining time: %2d s...", sec);
        fflush(stdout);
        Sleep(1000); // 1秒スリープ
    }
    printf("\n");

    // 4. メモリ解放
    printf("4. Freeing VRAM... ");
    cudaFree(device_memory);
    printf("Done. Memory released.\n");

    return 0;
}

Python で確保

似たようなことをやる。
gpu02.py

f = open("test.txt", "w+b")

f.seek(2 * 1024 * 1024 * 1024 - 1) # 2GB - 1バイト
f.write(b"\x00")
f.flush()

import mmap
m = mmap.mmap(f.fileno(), 0)

m[0:4] = b"abcd"

print(m[0:4])

import torch # PyTorch ライブラリをインポートする
device = torch.device("cuda")
g = torch.cuda.HalfTensor(2 * 1024 * 1024 * 1024 // 2).to(device)

import time
time.sleep(20)
del g
m.close()
f.close()

以上。

参考文献
CUDA C プロフェッショナル プログラミング
YouTube 動画リンク