本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在时间片上的利用率,即通过 nvidia-smi 显示的 GPU-util 这个指标。统计方式为:在采样周期内,GPU 上面有 kernel 执行的时间百分比。 二、GPU 利用率低的本质 常见GPU 任务运行流程图如下: 如上图所示,GPU 任务会交替的使用 ...
根据传统理解,GPU 的"利用率"应该按照 1 / SM数量 * 100% 来计算。例如: 如果GPU 上有 10 个 SM,那么"GPU 利用率"应该是 10%。 如果GPU 上有 20 个 SM,那么"GPU 利用率"应该是 5%。 然而,我们观察到 nvidia-smi 可能会报告 "GPU-Util" 为100%,如下面的示例输出所示: $ nvidia-smi |---+--...
在上面的示例中,GPU-Util列显示了GPU的利用率为33%。 使用watch命令实时监控GPU利用率: 如果想要实时监控GPU利用率的变化,可以结合watch命令使用。输入以下命令: bash watch -n 1 nvidia-smi 这将每隔1秒钟刷新一次nvidia-smi的输出,从而实时显示GPU利用率的变化情况。 使用nvtop命令: nvtop是一款类似htop的命...
如下图所示,表示几个 GPU 的 Utilization 到了 80%-90% 左右: 其实更早之前的 Utilization 指标为DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL,只是因为其局限性现在往往会使用DCGM_FI_PROF_GR_ENGINE_ACTIVE,更多说明也可以参考:Question about DCGM fields · Issue #64 [19]。 3.2 GPU SM Active 对应DCGM 的DCGM_FI_PROF_SM...
如果在这段时间内GPU一直被kernel函数占用,那么GPU的使用率为100%;如果在这段时间内有50%的时间有kernel在运行那么GPU的使用率为50% 。可以看到GPU的利用率是根据kernel在采样周期内运行的时长来计算的,并不是根据计算核心被使用的多少来计算的。了解GPU的CUDA原理的都知道一个kernel往往并不能利用整块GPU的所有流...
不过gpu-utilization还是很有用的,通常比较低的gpu率用来可以说明花费在准备数据(数据预处理、cpu到gpu的传输)上的时间较多,不足以喂饱GPU。 3. MFU模型算力利用率 下面说一下业界用来衡量llm训练效率的指标MFU(Model Flops Utilization)。它的定义如下:
2. GPU利用率问题 Volatile GPU-Util表示,当没有设置好CPU的线程数时,这个参数是在反复的跳动的,0%,20%,70%,95%,0%。这样停息1-2 秒然后又重复起来。其实是GPU在等待数据从CPU传输过来,当从总线传输到GPU之后,GPU逐渐起计算来,利用率会突然升高,但是GPU的算力很强大,0.5秒就基本能处理完数据,所以利用率接...
Disp.A:Display Active ,表示GPU的显示是否初始化 Memory-Usage:显存使用率 Volatile GPU-Util:GPU使用率 Uncorr. ECC:关于ECC的东西,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
查看GPU显存使用率 watch -n 0.2 nvidia-smi 主要关注GPU-Util Memory-Usage 0.2表示每隔0.2秒刷新一次终端的显示结果。 上面的表格中: 第一栏的Fan:N/A是风扇转速,从0到100%之间变动。有的设备不会返回转速,因为它不依赖风扇冷却而是通过其他外设保持低温。
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