GPU Memory Usage占满而GPU-Util却为0的调试 最近使用github上的一个开源项目训练基于CNN的翻译模型,使用THEANO_FLAGS='floatX=float32,device=gpu2,lib.cnmem=1' python run_nnet.py -w data/exp1/,运行时报错,打印"The image and the kernel must have the same type. inputs(float64), kerns(float32)...
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。
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. GP...
Memory Usage:表示显存使用率; Volatile GPU-Util:浮动的GPU利用率; ECC:是否开启错误检查和纠正技术,0/DISABLED, 1/ENABLED; Compute M:计算模式0/DEFAULT,1/EXCLUSIVE_PROCESS,2/PROHIBITED; 最下边一栏的Processes表示每块GPU上每个进程所使用的显存情况,其中Type 有C和G,C表示计算的进程,G表示图像处理的进程。...
2019-12-05 10:21 −使用multi_gpu_model即可。观察了一下GPU的利用率,非常的低,大部分时候都是0,估计在相互等待,同步更新模型; 当然了,使用多GPU最明显的好处是可以使用更大的batch size import tensorflow as tf from keras.applications impo... ...
Memory Usage:表示显存使用率; Volatile GPU-Util:浮动的GPU利用率; ECC:是否开启错误检查和纠正技术,0/DISABLED, 1/ENABLED; Compute M:计算模式0/DEFAULT,1/EXCLUSIVE_PROCESS,2/PROHIBITED; 最下边一栏的Processes表示每块GPU上每个进程所使用的显存情况,其中Type 有C和G,C表示计算的进程,G表示图像处理的进程。
检查场景，删除一些不必要的内容，尤其是代理文件。实在不行就加内存，或者推到云渲染去试试，正常云渲染的内存应该是128G的 很好
Memory Usage:表示显存使用率; Volatile GPU-Util:浮动的GPU利用率; ECC:是否开启错误检查和纠正技术,0/DISABLED, 1/ENABLED; Compute M:计算模式0/DEFAULT,1/EXCLUSIVE_PROCESS,2/PROHIBITED; 最下边一栏的Processes表示每块GPU上每个进程所使用的显存情况,其中Type 有C和G,C表示计算的进程,G表示图像处理的进程。
Memory Usage:表示显存使用率; Volatile GPU-Util:浮动的GPU利用率; ECC:是否开启错误检查和纠正技术,0/DISABLED, 1/ENABLED; Compute M:计算模式0/DEFAULT,1/EXCLUSIVE_PROCESS,2/PROHIBITED; 最下边一栏的Processes表示每块GPU上每个进程所使用的显存情况,其中Type 有C和G,C表示计算的进程,G表示图像处理的进程。