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问题描述:ubuntu未运行程序,但是Volatile GPU-Util显示100,GPU利用率显示很高 如下图显示: 解决方法: 需要把驱动模式设置为常驻内存 sudo nvidia-smi -pm 1 1. 之后invidia-smi查看,显示正常。
当训练时GPU利用率很低而内存占比很高时,可以尝试以下方法提高GPU利用率: 批量化操作:将输入数据进行批量处理,可以减少传输和计算的开销。使用PyTorch的DataLoader,并设置适当的batch_size,可以同时处理多个样本,提高GPU利用率。 异步数据加载:使用PyTorch的DataLoader中的num_workers参数,设置合适的数值,可以实现在数据加载...
cd到该目录下,用cp替换docker中默认的库文件: sudo cp libc10.so /usr/local/libtorch_gpu/lib/ sudo cp libtorch_cpu.so /usr/local/libtorch_gpu/lib/ sudo cp libtorch_cuda.so /usr/local/libtorch_gpu/lib/ sudo cp libtorch.so /usr/local/libtorch_gpu/lib/ sudo cp libc10_cuda.so /usr/local...
ubuntu未运行程序,但是Volatile GPU-Util显示100,GPU利用率显示很高 问题描述:ubuntu未运行程序,但是Volatile GPU-Util显示100,GPU利用率显示很高 如下图显示: 解决方法: 需要把驱动模式设置为常驻内存 sudo nvidia-smi -pm 1 1. 之后invidia-smi查看,显示正常。