通过以上步骤,你应该能够诊断并解决memory-usage几乎占满但gpu-util为0的问题。如果问题仍然存在,可能需要更深入地分析代码或咨询相关领域的专家。
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)...
Disp.A：Display Active GPU 初始化状态；Memory-Usage 显存使用率；Volatile GPU-Util GPU 使用率；ECC...
请问显卡占用的问题?..我在代码里写gpu占用60%,用nvidia-smi查看,发现memory-usage就是占用了60%,但是gpu-util却占用了96%,如下图所示,上图是代码写的占用比,下图是nvidia-smi
① GPU:GPU内存占用率(Memory-Usage) 即显存占用; 显存占用往往取决于模型大小及batch size大小。如果网络结构已固定,那么改变batch size,可以尽量利用完整个GPU内存。即主要是模型大小,包括网络的宽度、深度、参数量、中间层缓存等,其次是batch size大小。 ② GPU利用率(GPU-util); GPU利用率一般是波峰波谷状...
除了频繁的io以外,还有一个可能的原因会导致Low volatile GPU-Util but high GPU Memory Usage这个问题: ECC 应该是GPU默认打开了ECC(error correcting code, 错误检查和纠正),会占用显存和降低显卡性能,打开Persistence Mode Enabled(用root执行nvidia-smi -pm 1)后5、6号显卡的显卡使用率恢复正常水平,问题解决。
1: 这个nvidia forum中提到,应该是GPU默认打开了ECC(error correcting code, 错误检查和纠正),会占用显存和降低显卡性能,打开Persistence Mode Enabled(用root执行nvidia-smi -pm 1)后5、6号显卡的显卡使用率恢复正常水平,问题解决。 2:对于DataLoader函数而言: ...
pytorch 指定GPU训练 2019-11-29 11:21 −# 1: torch.cuda.set_device(1) # 2: device = torch.device("cuda:1") # 3:(官方推荐)import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' (同时调用两块GPU的话) os.envi... you-wh
ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===+===+===| | 0 NVIDIA A100 80GB PCIe Off | 00000000:34:00.0 Off | 0 | | N/A 44C P0 76W / 300W | 52065MiB / 81920MiB | 0% Default | | | | Disabled | +---...
| 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. | |===+===+===| | 0 Quadro RTX 5000 Off | 00000000:03:00.0 Off | Off | | 33% 33C P2 65W / 230W | 463MiB...