在nvidia-smi的输出中,N/A是"Not Available"的缩写,意味着特定的信息或数据在查询时不可用或不适用于当前的GPU或其配置。 出现N/A的原因可能有很多,例如: 功能不受支持 :某些GPU可能不支持特定的功能或测量。例如,一个旧的或低端的GPU可能不支持某些高级功能,因此相关的数据将显示为 N/A。 功能被禁用 :在某...
nvidia-smi的结果除了有GPU驱动版本型号,还有CUDA Driver API的型号,而nvcc得结果对应CUDA Runtime API。 遇到两者不一致问题,我们可以查看 docs.nvidia.com/cuda/cu 确定版本是否兼容。 如果不兼容,解决方案是更改Runtime API,具体方法是安装对应Driver API版本的cuda。 (实名diss tf, 用pytorch就没遇见过这个问题!
命令详解 意义：列出容器相关信息 格式：docker ps [options] 参数列表： 参数解释 无...
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...
Nvidia-smi命令详解 GPU:GPU编号;Name:GPU型号; TCC/WDDM:WDDMFan:风扇转速,从0到100%之间变动;Temp:温度,单位是摄氏度;Perf:性能状态,从P0到P12,P0表示最大性能,P12表示状态最小性能(即GPU未工作时为P0,达到最大工作限度时为P12)。Pwr:Usage/Cap:能耗; MemoryUsage:显存使用率; Bus-Id:涉及GPU总线的 ...
背景 为何nvidia-smi 中的CUDA 版本与 nvcc不一致: 从上述结果可以看出,nvidia-smi的结果显示CUDA版本是10.0,而从nvcc命令来看,却是CUDA 9.0 分析 其实是因为CUDA 有两种API,分别是 运行时 API 和 驱动API,即所谓的 Runtime API 与 Driver API。 nvidia-smi 的结果除了有 GPU 驱动版本型号,还有 CU... 查看...