驱动版本:显卡驱动程序也需要与 CUDA 版本兼容。如果驱动版本过旧,可能无法支持新的 CUDA 特征 虽然Scikit-learn 本身不需要 CUDA,但它的某些功能如 sklearn.metrics 中的 pairwise_distances 或者 sklearn.decomposition 的某些实现可能会利用其他库(如 cuML),这些库专门用于 GPU 加速。如果你使用了这些库,那么仍需...
我跑caffe代码的时候显存占得少,GPU占得多,师弟跑TensorFlow代码的时候,显存占得多,GPU占得少。 (3)CUDA_VISIBLE_DEVICES=0:指定哪个GPU; 在代码里操作是:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0' (4)修改可读文件 sudo gedit 文件名; gedit 文件名; (5)更改环境变量 gedit ~/.bashrc //更改环境变量 so...
4. 查看CUDA版本 CUDA是NVIDIA开发的用于GPU并行计算的平台和API。要查看CUDA的版本,可以使用 nvcc --version 命令。 bash nvcc --version 这将显示CUDA编译器的版本信息。 5. 使用 glxinfo 命令 glxinfo 命令可以显示OpenGL相关的信息,其中也包含GPU卡的信息。 bash glxinfo | grep "OpenGL renderer" 以上这些...
vim~/.bashrc#复制exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.2/lib64exportPATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.2/binexportCUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.2source~/.bashrc 安装完成:输入 nvcc -V 验证 显示 nvcc:NVIDIA(R)CudacompilerdriverCopyright(c)2005-2020NVIDIACorporationBui...
| NVIDIA-SMI 460.39 Driver Version: 460.39 CUDA Version: 11.2 | |---+---+---+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=...
在CUDA Toolkit中,有一个名为deviceQuery的样例程序,可以用来检查系统中的GPU设备以及其性能信息。 “` cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery make ./deviceQuery “` 上述命令将编译并运行deviceQuery程序,显示系统中的GPU信息。 以上是一些在Linux系统中查看GPU使用情况的常用命令。通过这些命令,可以了...
实时刷新: watch -n 0.5 -d nvidia-smi 解决多块GPU指定的问题: import os # 重新标记第0块GPU,之后用0即表示第一块GPU os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1' 当前文件夹下有多少个文件:(不包括目录) ls -l | grep "^-" | wc -l ...
Linux 查看电脑CUDA版本、GPU显存,运行状态 1. 命令 nvidia-smi 运行结果: 2. 结语 努力去爱周围的每一个人,付出,不一定有收获,但是不付出就一定没有收获! 给街头卖艺的人零钱,不和深夜还在摆摊的小贩讨价还价。愿我的博客对你有所帮助(*^▽^*)(*^▽^*)!
| NVIDIA-SMI 430.40 Driver Version: 430.40 CUDA Version: 10.1 | |———-+———-+———-+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===+===+===| | 0 GeForce ...
首先,确保系统中已经安装了NVIDIA驱动程序和CUDA工具包。nvidia-smi通常随驱动程序一起安装。如果你已经安装了NVIDIA驱动程序,可以通过以下命令检查nvidia-smi是否可用: nvidia-smi 1. 执行该命令后,你将看到类似于以下的输出: root@06697c6452a8:~/workspace/wangzk# nvidia-smi ...