“GPU空闲%”度量标准 Range Profiler的“GPU Idle%”度量标准映射到“gr__idle_pct”PerfWorks度量标准。它是当前工作负载下整个图形和计算硬件管道闲置的GPU经过周期的百分比。这些“GPU空闲”周期是CPU无法为GPU提供足够快的命令的周期,因此GPU管线完全是空的,无需处理任何工作。请注意,Wait For Idle命令导致的管道...
nvidia-smi -i 0 --query-gpu=index,utilization.gpu,temperature.gpu,power.draw,clocks.gr,clocks.mem,clocks_throttle_reasons.hw_slowdown,clocks_throttle_reasons.hw_thermal_slowdown,clocks_throttle_reasons.sw_power_cap,clocks_throttle_reasons.hw_power_brake_slowdown,clocks_throttle_reasons.gpu_idle,cloc...
echo 10000000 > idle_timer,,设置interval_timeout,默认值是80ms。当系统启动的时候,在governor restart的过程中,会重新初始化GPU所对应的频率,这样即使我们设置了我们想要的频率,最后也很快就被冲掉了,所以要把该interval_timeout设置为很大。 echo performance > devfreq/governor, 这时devfreq会为Adreno重新选择gove...
activate py36h或conda activate py36h 第二步,直接打开Python3.7 IDLE编写代码即可。 pip list可以查看已经配置的扩展包,注意TensorFlow安装的是GPU版本。 TensorFlow框架如下图所示: 第三步,输入jupyter notebook打开Jupyter Notebook,如下图所示。 输入pip install pkg或conda install pkg可以安装扩展包。 第四步,...
Temp: 温度(摄氏度) Perf: 性能, 在P0(最大)~P12之间 Pwr: 能耗 Persistence-M: 持续模式是否打开, 虽然增加能耗但是可以更快启动该GPU Bus-Id: 关于GPU总线 Disp.A: GPU的显示是否初始化 Memory-Usage: 显存使用率 Volatile Uncorr. ECC: 关于ECC ...
How to Check your GPU Temp Checking idle temperatures can be useful, but to ensure your graphics card stays within a safe temperature range, you should make sure it’s staying cool enough when under 100% load. GPU Temperature Monitoring Software ...
%util:衡量 IO 的繁忙程度 这个值越大,说明产生的 IO 请求较多,IO 压力较大,我们可以结合 %idle 参数来看,如果 %idle < 70% 就说明 IO 比较繁忙了。 也可以结合 vmstat 的 b 参数(等待 IO 的进程数)和 wa 参数(IO 等待所占 CPU 时间百分比)来看,如果 wa > 30% 也说明 IO 较为繁忙。
# gpu pwr gtemp mtemp sm mem enc dec mclk pclk # Idx W C C % % % % MHz MHz 0 43 35 - 0 0 0 0 2505 1075 1 42 31 - 97 9 0 0 2505 1075 (in this example, one GPU is idle and one GPU has 97% of the CUDA sm "cores" in use) ...
But the fans won’t spin when the GPU is idle. That means the GPU temp is low. You can always turn on the fan when the GPU hits a specific temperature. As the temperature rises, the fan RPM increases too. You’ll hearnoise when all the fans startto spin on the maximum RPM. Somet...
# gpu pwr gtemp mtemp sm mem enc dec mclk pclk # Idx W C C% % % %MHz MHz04335-00002505107514231-9790025051075(inthis example, one GPU is idle and one GPU has97% of the CUDA sm"cores"inuse) 要以1秒的更新间隔监视每个进程的GPU使用情况: ...