Docker上的"nvidia-smi"没有显示"进程"是正常的。 "nvidia-smi"是NVIDIA GPU System Management Interface的缩写,用于查看和监控NVID...
现在通过修改内核中的pci_read_config_word和pci_read_config_dword的方式成功在内核态做到了这件事情,/sys/bus/pci/devices/0000:xx:00.0下的设备信息,以及/proc/driver/nvidia/gpus/<GPU_ID>/information输出的设备信息已经实现随意修改(改成了H800)。但是使用用户态接口,例如nvidia-smi和pytorch里的get_device_...
是的，没有任何套路，只需要回复关键字就可直接获取链接，具体获取方式见文末。 声明：本套资源是我们...
为了准备这一点,它有助于解释一些术语,让我们可以命名一个网络的不同部分。假设我们有网络: 如前所述,这个网络中最左边的层称为输入层,层中的神经元被称为输入神经元。最右边或输出层包含输出神经元,或者,就像在本例中一样,是一个输出神经元。中间层被称为隐藏层,因为这一层的......
现在通过修改内核中的pci_read_config_word和pci_read_config_dword的方式成功在内核态做到了这件事情,/sys/bus/pci/devices/0000:xx:00.0下的设备信息,以及/proc/driver/nvidia/gpus/<GPU_ID>/information输出的设备信息已经实现随意修改(改成了H800)。但是使用用户态接口,例如nvidia-smi和pytorch里的get_device_...
在linux中我们可以使用watch和nvidia-smi来不停刷新GPU信息,但是在windows上没有watch,只能通过nvidia-smi -l 1来实现最快一秒一刷新,但是显示的效果是一闪一闪的,而且不支持低于1秒的刷新频率。我于是有了用pyqt来呈现结果的想法,并且可以支持毫秒级别的刷新效果图图