使用nvidia-smi -l查看GPU情况,发现GPU memory usage 是满了,而GPU-Util却是0,top命令看CPU却是1600%(16核CPU),这与跑其他任务很不相同(GPU-Util接近100%,CPU不到100%)。看起来是CPU被打满了,而GPU空着,运算完全在CPU上进行。查找原因,Google这个问题,却没有找到什么满足需求的解答,只好回过头来阅读官方文档。
因为只是简单的占用，并没有进行实际的计算，所以gpu-util为0。
查看内存使用情况:mem.memused接近100%,查看磁盘情况:swap.used周期性(30分钟左右)的较高,disk.io.util低,但是disk.io.avgqu-sz(平均请求队列的长度)周期性(30分钟左右)的较高,且和cpu load高 同频。 后续经排查机器上上crontab -l,查看周期为30分钟的定时任务,发现定时任务为puppet,并查看该定时任务的日志...
风扇、温度、Perf 性能状态、Persistence-M 持续模式状态、Pwr: Usage/Cap 显卡功率、Bus-Id 总线、Disp.A:Display Active GPU 初始化状态、Memory-Usage 显存使用率、Volatile GPU-Util GPU 使用率、ECC 错误检查和纠错模式、Compute M 计算模式。
在深度学习模型训练过程中,在服务器端或者本地pc端,输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util),然后采用top来查看CPU的线程数(PID数)和利用率(%CPU)。往往会发现很多问题,比如,GPU内存占用率低,显卡利用率低,CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题和处理办法。1.GPU内...
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===+===+===| |0GeForce GTX108... Off |00000000:01:00.0On| N/A | |35%44C P818W /250W |4694MiB /11176MiB |0%Default| +---+---+---+|1GeForce GTX108... ...
我百度了一下,正常的不应该是util么? 1102 显卡吧 lc神的一滴 蓝宝石rx580超白金极光版 GPU-z可以正确识别参数,但是核心频率和显存频率就在300-500mhz 不怎么动了, 目前开启gpu-z的小渲染核心频率也未到1400Mhz,更别说出厂的1430高频了,跑最新版鲁大师9万分光景。 我试过win7、win10 ,在z370、z170、b360...
tensorflow 多GPU训练时, Memory-Usage占满而GPU-Util为0%的问题,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
1.GPU 占用率,利用率 输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util) GPU内存占用率(Memory-Usage) 往往是由于模型的大小以及batch size的大小,来影响这个指标 显卡的GPU利用率(GPU-util) 往往跟代码有关,有更多的io运算,cpu运算就会导致利用率变低。比如打印loss, 输出图像...