sudo nvidia-smi -i <GPU_ID> -gi <INSTANCE_ID> -rg <WORKLOAD_PERCENT> -i <GPU_ID>:指定执行该操作的GPU。例如,-i 0表示第一个GPU。 -gi <INSTANCE_ID>:在指定GPU内执行操作的MIG实例。例如,-gi 1表示GPU上的第二个MIG实例。 -rg <WORKLOAD_PERCENT>:分配给指定MIG实例的GPU资源的百分比。将<...
nvml的动态链接库的文件名是libnvidia-ml.so.1,使用ldd $(which nvidia-smi)并不能看到它。使用gdb调试命令gdb -ex "set breakpoint pending on" -ex "b nvmlShutdown" -ex "r" $(which nvidia-smi),强行在nvmlShutdown函数打断点,才能看到nvidia-smi加载了libnvidia-ml.so.1,具体的文件位置是在/lib/...
要使用 MIG ,必须启用 MIG 模式并在A100或A30 GPU 上创建 MIG 设备。您可以使用nvidia-smi创建 GPU 实例并手动计算实例。或者,使用 NVIDIA 新的 MIG 分离工具nvidia-mig-parted,该工具允许管理员定义一组可能的 Clara 配置,以应用于节点上的所有 GPU 。 在运行时,将nvidia-mig-parted指向其中一个配置,nvidia-m...
GPU 在选定的 NVIDIA 安培体系结构 MIG 上可用,包括 A100 ,每个 GPU 最多支持七个 MIG 实例。 MIG 可以与 MPS 组合,其中多个 MPS 客户端可以在每个 MIG 实例上同时运行,每个物理 GPU 最多支持 48 个 MPS 客户端。 虽然可以跨多个 MIG 实例运行单个应用程序实例,例如使用 MPI , MIG 的...
您可以使用nvidia-smi CLI手动创建和删除 MIG 设备,也可以使用NVML以编程方式创建和删除 MIG 设备。然后,NVIDIA 设备插件使用不同的命名策略将这些设备公开为 Kubernetes 资源。例如,使用该mixed策略,设备1g.10gb公开为nvidia.com/mig-1g.10gb. 相反,该策略single将设备公开为通用nvidia.com/gpu资源。
nvidia-smi全称NVIDIA System Management Interface,顾名思义:英伟达系统管理接口。nvidia-smi一般大家只是简单使用用来查询英伟达系列显卡的使用情况/工作情况(显存使用量/显卡利用率/显卡工作线程)等。如下图所示: 代码语言:bash 复制 nvidia-smi.exe Tue Jan1622:43:002024+---+|NVIDIA-SMI537.70Driver Version:537....
使用NVIDIA-smi工具配置和管理GPU资源,启用MIG模式以优化资源利用。 软件优化 定期更新驱动和库,使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架中的优化工具和库(如TensorRT)进行模型训练和推理的性能调优。 5. 维护和支持 性能监控 使用NVIDIA-smi、nvtop和Prometheus等工具实时监控GPU性能、温度和利用率。
配置MIG:如果需要,使用NVIDIA-smi工具配置MIG实例,优化资源利用。 软件优化 驱动和库更新:定期检查并更新NVIDIA驱动、CUDA Toolkit和其他相关库,确保系统性能和兼容性。 性能调优:根据具体应用需求,优化深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和推理引擎(如TensorRT)的配置。
讲解GPU显存查看:nvidia-smi实时刷新 引言 在深度学习和计算机图形学等领域,使用GPU进行加速已经成为常见的做法。然而,GPU的显存是一种有限的资源,我们需要时刻关注显存的使用情况,以避免显存溢出导致的程序错误。NVIDIA提供了一个命令行工具nvidia-smi,能够实时查看GPU的状态和显存使用情况。本文将介绍如何使用nvidia-smi...
nvidia-smi是 NVIDIA System Management Interface 的缩写,这是一款用于监控和管理 NVIDIA GPU 设备的命令行工具。下面是nvidia-smi命令输出的一些关键参数详解: Driver Version: 显示当前安装的NVIDIA驱动版本,这里是 535.154.05。 CUDA Version: 显示当前支持的CUDA版本,这里是 12.2。这告诉你安装的CUDA库版本,用于CUDA...