第八栏下方Compute M是计算模式。 下面一张表示每个进程占用的显存使用率。 显存占用和GPU占用是两个不一样的东西,显卡是由GPU和显存等组成的,显存和GPU的关系有点类似于内存和CPU的关系。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。 背景 qgzang@ustc:~$nvi...
nvidia-smi命令, 可以显示NVIDIA显卡基本信息和相关进程占用显存情况。 参数说明: (1)GPU信息参数: (2)下面相关进程信息参数说明: (2)nvidia-smi -L 命令 nvidia-smi -L命令, 可以列出所有NVIDIA显卡相关型号信息 === 显存占用和GPU占用是两个不一样的东西,显卡是由GPU和显存等组成的,显存和GPU的关系有点类似...
由于命令行和图形界面不匹配,任务管理器性能页签显卡占用的百分比的可靠性比较差,建议用命令行nvidia-smi dmon来识别使用率和功耗,这是准确可靠的办法。 sm那列对应gpu使用率, 一般结合pwr (功耗)一起看 这是heavy load 配合nvidia-smi dmon 这是Octane Bench配合nvidia-smi dmon 另外,rdp会话和vnc会话里,右键...
当使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)进行模型训练时,可以结合nvidia-smi实时刷新GPU显存来监控显存使用情况。这样可以及时发现是否需要优化模型或者减少显存占用,以避免显存溢出导致的训练错误。 下面是一个示例代码片段,展示如何在Python脚本中使用nvidia-smi实时刷新GPU显存信息: 代码语言:javascript 复制 pythonCopy...
GPU:本机中的GPU编号(有多块显卡的时候,从0开始编号)图上GPU的编号是:0 Fan:风扇转速(0%-100%),N/A表示没有风扇 Name:GPU类型,图上GPU的类型是:Tesla T4 Temp:GPU的温度(GPU温度过高会导致GPU的频率下降) Perf:GPU的性能状态,从P0(最大性能)到P12(最小性能),图上是:P0 ...
在面对GPU占用问题时，若无法通过nvidia-smi查看到进程编号，导致无法直接找到并终止占用GPU的未知程序，可以采取命令行方式解决。通过执行命令行，可以看到所有显卡上的进程，进而识别并终止占用GPU的进程。具体操作为使用`kill`命令结合进程ID（PID），确保在安全的权限账号下执行，以免误操作影响系统稳定。查...
Perf 性能状态；Persistence-M 持续模式状态；Pwr: Usage/Cap 显卡功率；Bus-Id 总线；Disp.A：Display...
utilization.gpu: 指示在上一个采样间隔中GPU的繁忙程度,占用比。采样间隔根据产品不同,有的是1s,有的是1/6s utilization.memory: 指示在上一个采样间隔中GPU繁忙程度,读写时间占比。 temperature.gpu: GPU核心温度 > 快捷查询 - 显卡时钟查询 查看GPU支持的时钟频率,我们可以使用nvidia-smi --query-supported-cl...
nvidia-smi是NVIDIA系统管理界面的命令行工具，用于管理NVIDIA显卡的性能、配置和使用情况。以下是详细的解释：解释：nvidia-smi是一个强大的命令行工具，专门用于管理NVIDIA显卡的各种功能和设置。通过该工具，用户可以查看显卡的状态、调整其性能设置、监控应用程序对显卡资源的使用情况等。这是管理和优化GPU...
用户可手动释放，以图1为例，用户可以看到当前PID为65260的进程，占用了9883M显存，用户可以手动执行...