查看Docker容器的启动日志,看是否有关于GPU或nvidia-smi命令的错误信息。这可以通过运行docker logs <container_id>来实现。 尝试在Docker容器内部运行其他GPU相关的命令: 如果nvidia-smi没有输出,可以尝试运行其他GPU相关的命令(如CUDA程序)来验证GPU是否能在容器内正常工作。 如果其他GPU相关命令也无法正常工作...
但是这种方式一般只能看到简单的情况。那么我们想要了解更多的情况的话，该怎么办呢。可以在cmd中输入nvidia-smi，但是通常情况下直接在cmd中输入nvidia-smi是没有用的，那该怎么办呢 找路径 一般的路径为：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 添加环境变量 [在这里插入图片描述] 右击此电脑，点击高级...
现象是启动unity容器后无法运行nvidia-smi和vlukaninfo 初步排查: 因为容器化运行需要依赖宿主机的GPU机器资源,需要宿主机有nvidia驱动且容器能正常映射到宿主机资源。 最后定位到容器中nvidia-smi未输出任何信息,是由于nvidia-container-toolkit组件未将GPU设备挂载到容器中,组件中的nvidia-container-runtime无法被containerd...
在CentOS系统中，如果遇到nvidia-smi报错，可能是由于driver API和runtime API的CUDA版本不匹配。通常，CUDA Toolkit包含了GPU加速库、调试工具和优化器等，用于部署应用程序。当你电脑安装了PyTorch但未安装CUDA，实际上可以使用GPU，可能是因为系统中使用的GPU驱动并非来自CUDA Toolkit，而是单独安装的。要解...
nvidia-smi输出太慢 nvidia-smi输出太慢: nvidia-smi -pm 1 后面再执行nvidia-smi就会很快
解决方法:在英伟达官网查找P40驱动。选择Ubuntu18.04,CUDA版本11.0,查看驱动号为: 450.230.03 ,然后在ubuntu的software & update(在功能菜单中有,可以搜索到)中查看p40的驱动(找到450.230.03的),手动点击安装驱动。 最后命令行输入:nvidia-smi 查看显卡详情:...
4. 显示GPU进程:nvidiasmi可以显示使用GPU的进程列表,包括进程ID、内存使用量、显存使用量和进程名称等。使用`nvidia-smi -q -x`命令可以将进程列表以XML格式输出,方便进一步处理和分析。 5. 控制GPU性能模式:nvidiasmi可以设置GPU的性能模式,包括Auto、Default、Maximum Performance等。使用`nvidia-smi -pl`命令可以...
因为机箱的风扇损坏,导致散热不够,GPU的温度过高而强制关闭了,为了排除这个问题,我写了一个脚本,每隔一分钟记录nvidia-smi的输出,再次运行程序,脚本如下: while true do timestamp=$(date +%s) nvidia-smi > ./nvidia-smi-logs/nvidia-smi-${timestamp}.log ...
qgzang@ustc:~$nvidia-smi -h 1 输出如下信息: NVIDIA System Management Interface – v352.79 NVSMI provides monitoring information for Tesla and select Quadro devices. The data is presented in either a plain text or an XML format, via stdout or a file. ...
在之前的nvidia-smi 详解(一)写的过程中,查资料查到了有对应的python支持方法,就计划写这个了,随后写加查资料就写好代码了,但是就是犯懒一直没写文章,墨迹到了现在。 也是做了一些简单的接口测试以及使用,主要还是查询的接口,没测试控制类接口。 简介 对应的py库介绍主要是来自: nvidia-ml-py。 代码语言:txt ...