1. 动态显存分配：大多数深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）支持动态显存分配，这意味着显存会根据实际需求进行分配，而不是一次性占用所有可用显存。这种方法可以有效避免资源浪费，并提高显存利用率。
2. 显存缓存机制：一些框架（如PyTorch）通过显存缓存机制来优化显存使用。当显存中的数据被销毁后，其空间会被缓存起来，以便后续再次使用，从而减少频繁的显存分配和释放操作。
3. 显存复用与共享：在多GPU环境下，显存复用和共享机制可以减少显存占用。例如，PyTorch支持同一进程中显存的复用，以及多个操作间的显存共享。
4. 显存分配比例控制：通过设置显存分配比例（如per_process_gpu_memory_fraction），可以限制每个进程使用的显存量。例如，可以将显存分配比例设置为0.6，表示每个进程最多使用60%的显存。
5. 显存增长策略：启用显存增长策略（如allow_growth=True），可以让GPU显存根据实际需求动态增长，而不是一开始就分配所有显存。这有助于避免资源浪费，并提高多任务并行处理的能力。
6. 显存优化工具：使用工具如torch.cuda.empty_cache可以手动清理缓存中的显存，释放不再使用的内存空间。还可以使用torch.cuda.memory_allocated和torch.cuda.memory_reserved等函数监控显存使用情况。
7. 多GPU资源管理：在多GPU环境下，可以通过硬件资源隔离技术（如AIReady GPU分区）来确保每个虚拟GPU拥有独立的显存空间，从而避免内存冲突和竞争。
8. 模型结构优化：通过减小模型规模、使用数据并行策略、混合精度训练等方法，可以降低显存占用，从而提高GPU资源利用率。
9. 任务调度与优化：在多任务环境中，合理调度任务以共享GPU资源也是一种有效的显存优化策略。例如，通过启发式算法优化任务调度，可以提高整体处理效率。
通过以上策略，可以有效地优化GPU单独工作时的显存分配，提高资源利用率和计算效率。
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