[Bug] GPU 显存崩溃
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 42/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- typescript
- Ambito
- computer-graphics, frontend
Direzione di ricerca
Inizia riproducendo la crescita della memoria GPU sul sito ufficiale mentre passi da una demo e da una scheda all’altra in Chrome. Traccia il componente Vue e il contenitore canvas a cui fa riferimento vtableContain, insieme a onBeforeUnmount e onDeactivated; il lavoro è completato quando la memoria GPU viene liberata o diminuisce chiaramente dopo aver lasciato la pagina ed essere passati alla guida alla contribuzione.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Version
V1.22.0
Link to Minimal Reproduction
官网即可实现
Steps to Reproduce
在官网上用同一个标签下的不同demo切换
然后GPU一直上涨（在浏览器中shift + Esc查看GPU）
停止不动一段时间后也还是不明显下降
然后点击【贡献指南】这个tab下的内容，之前的GPU占用也依旧存在
Current Behavior
GPU显存未释放
Expected Behavior
GPU显存随页面的离开而主动清理
Environment
- OS:win11
- Browser:chrome 143.0.7499.170（正式版本） （64 位）
- Framework:vue@3
Any additional comments?
最开始是在1.22.0[+] Version（中级性能核显4G的主机）上也发现有进程突然卡住问题，然后表格没有正常显示而是展示成下图然后突然重新绘制：[/+][-] Version上也发现有进程突然卡住问题，然后表格没有正常显示而是展示成下图然后突然重新绘制：[/-]
然后gemini这边分析可能是GPU进程崩溃重启
现在我用一种方式解决了这个问题，但是这应该是官方在release方法中可以处理的。
// 在onBeforeUnmount / onDeactivated 生命周期中清理内在的canvas
function clearCanvasCache() {
const canvas = vtableContain.value?.querySelector('canvas');
if (canvas) {
console.log('清理Canvas缓存');
canvas.width = 0;
canvas.height = 0;
}
}
希望这个方案能帮到其他人和我发生同样问题的人
- Lingua principale
- TypeScript
- Stelle
- 3.7k
- Fork
- 489
- Merge medio
- 22h 1m
- PR unite (30g)
- 17
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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