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NVIDIA GPU的状态和性能信息。然而,在Docker容器中运行时,由于容器的隔离性,"nvidia-smi"命令默认只能显示容器内的GPU信息,而无法显示宿主机上的GPU进程。
没有GPU进程正在运行:nvidia-smi只会显示正在使用GPU的进程信息,如果当前没有任何进程在使用GPU,那么它将不会显示任何进程信息。 权限问题:nvidia-smi需要以管理员权限运行才能显示所有进程信息。请确保以管理员身份运行nvidia-smi命令。 驱动问题:如果显卡驱动没有正确安装或者版本不兼容,nvidia-smi可能无法正确显示进程...
方法1.重启电脑,如果win系统的话,直接关机重启即可;如果是linux系统,有图形界面的话,直接关机重启即可;如果是远程服务器的话,通过命令行:reboot重启(如果权限不够,就用sudo reboot) 方法2.如果电脑不能重启呢,那方法1就不能用了,那就通过命令行:fuser -v /dev/nvidia*(如果只有一个用户,用这个没有什么问题,...
这是因为使用PyTorch设置多线程进行数据读取,其实是假的多线程,他是开了N个子进程(PID都连着)进行模拟多线程工作,所以你的程序跑完或者中途kill掉主进程的话,子进程的GPU显存并不会被释放,需要手动一个一个kill才行,具体方法描述如下: 使用以下命令发现僵尸进程: fuser -v /dev/nvidia* 1. 然后使用 kill -9 ...
(如果只有一个用户,用这个没有什么问题,如果有一个权限账号,最好在权限账号下使用)可以看到所有显卡上的进程,最后就用kill命令行杀掉相应的PID号。注意这种方式显示的是所有显卡的上的进程,请谨慎区别后删除! 那么,如何通过一行命令查找并杀掉进程? 在Linux下,通常我们要杀掉某些进程,一般是先用ps命令查找出对应...
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...
nvidia-smi 不显示进程 显存却被占用 使用命令 fusr -k /dev/nvidia0 nvidia0 可以替换成nvidia1等
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...
没有活动 :例如,如果没有进程正在使用GPU,那么某些特定的性能或利用率测量可能会显示为 N/A。 当您在 nvidia-smi输出中看到 N/A时,您应该根据上下文和您的系统配置来解释它。如果您需要查看某些特定的数据,并且它显示为 N/A,您可能需要检查您的GPU、驱动程序和相关配置,以确保所需的功能是支持并正确配置的。
nvidia-smi..nvidia-smi显示gpu被模型的进程占用,但监控gpu使用率一直为0,tensorflow死活不跑gpu,怎么都跑cpu,有知道为什么的大佬么