vllm显存使用比例，vllm是预先分配显存，如果没有什么特殊情况，建议配置到0.9以上。 此回答整理自...
GPU Bus Utilization (GPU 内存总线利用率) GPU Bus Utilization参数反映了GPU内存总线的利用情况,帮助开发者优化数据传输效率,提高GPU的整体性能和稳定性,确保在高数据传输需求下依然能够高效运行。 GPU Memory Bus Utilization:GPU内存总线使用率百分比,显示GPU在内存总线上的数据传输效率,有助于了解内存带宽利用情况。
kv_cache_size=3.91GiB gpu_memory_utilization=0.9 可以看出来基本占满了,gpu_memory_utilization默认开到了0.9,这个参数的高低代表了在使用GPU时,分配给模型和缓存的内存比例。果将 gpu_memory_utilization 设置为较高的值,这意味着模型可以使用更多的GPU内存。这通常会提高模型的性能,因为可以缓存更多的数据和中间结...
PowerVR GPU缓存 PowerVR GPU缓存则是增加了GPU Memory Bus Utilization参数,即每帧GPU内存总线负载。它表示当前GPU带宽消耗占总可用带宽的百分比。 当GPU Memory Bus Utilization持续较高时,说明GPU访问内存的频率过于频繁,可以通过减少纹理资源与网格资源的大小和数量控制GPU缓存的占比。 Adreno GPU缓存 Adreno GPU缓存...
memory.total:显存大小 memory.total:显存使用了多少 utilization.gpu:GPU使用率 power.draw:显存功耗,对应Pwr:Usage nvitop https://pypi.org/project/nvitop/ python 脚本指定用哪块GPU 一般情况: importos os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] ="PCI_BUS_ID"#(保证程序cuda序号与实际cuda序号对应) ...
在相关参数中,也展示了GPU Memory Bus Utilization、GPU Primitive参数。比如当GPU Primitives较高时,就说明提交到GPU端的图元总数较多,可能引起较高的带宽压力。 渲染资源分析 当参与渲染的纹理和网格资源越多、采样越多时,资源内存会变高,GPU带宽和GPU Clocks也会相应上涨。为了保证让参与渲染计算的资源物尽其用,开...
我在用单卡4090和vLLM推理Qwen1.5-7B-Chat时,即使我把gpu_memory_utilization参数设置为1,它还是显示Va…
GPU Utilization(GPU利用率):反映GPU在特定时间内的活动比例,理想情况下应接近100%。利用率低可能意味着资源未被充分利用。 Memory Usage(显存使用):监控显存的占用情况,确保训练过程中不会因显存不足导致崩溃。 Temperature(温度):高温可能影响GPU的性能与稳定性,需保持合理的工作温度。
print("GPU Utilization:", utilization.gpu) print("Memory Utilization:", utilization.memory) 另一个比较好用的库是py3nvml,因为它添加了一些用于管理 GPU 的实用功能,而 nvidia-ml-py3 仅用于监控。除了上面显示的功能类型之外,该库还允许我们执行以下操作(摘自官方文档): ...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: pip install vllm 1. import os os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE'] = 'True' from vllm import LLM, SamplingParams ...