Nvidia-smi是NVIDIA GPU系统管理工具,用于监控和管理NVIDIA显卡的状态和性能。它可以显示GPU的使用情况、显存占用、温度、功耗等信息,并且可以查看正在运行的进程以及它们对GPU的...
3. 查看运行的进程 4. 查询特定属性 5. 结束工作后的清理 总结 概述 场景示例 让我们通过一个具体的场景来理解 nvidia-smi。 场景:机器学习研究员监视训练模型 Alice是一名机器学习研究员,她正在使用一台装有NVIDIA GPU的工作站训练一个深度学习模型。她想要监控GPU的利用率、温度、内存使用情况以及运行的进程,以...
2.5 nvidia-smi pmon 进程监控命令,以滚动条形式显示GPU进程状态信息。 GPU进程统计信息以一行的滚动格式显示,此工具列出了GPU所有进程的统计信息。要监控的指标可以基于终端窗口的宽度进行调整。 监控最多4个GPU,如果没有指定任何GPU,则默认监控GPU0-GPU3(GPU索引从0开始)。 附加选项: nvidia-smi pmon –i xxx ...
查找内存消耗最高的进程的PID,可以在输出结果中找到一个名为"Memory-Usage"的列,该列显示了每个进程使用的GPU内存量。找到内存消耗最高的进程所在的行,并记录下该进程的PID。 通过以上步骤,你可以使用nvidia-smi获取内存消耗最高的进程的PID。这对于识别和优化GPU资源的使用非常有用,特别是在进行深度学习、...
组里的人急着用卡,但经过仔细检查,nvidia-smi里列出的进程并没有使用这几张卡,这就很有意思了朋友们。 nvidia-smi --query-compute-apps=pid,used_memory --format=csv查看所有GPU进程 nvidia-smi本身列出的进程并没有可疑的,但是ChatGPT让我用这个命令试试看,打进去后出来了很多进程。其中一个pid=X的进程占...
同时,通过 nvidia-smi pmon 命令,我们还可以监控每个进程的 GPU 使用情况,避免某些进程占用过多 GPU 资源。 四、总结 NVIDIA-SMI 是一个强大的工具,它提供了丰富的命令,帮助我们监控和管理 GPU 资源。通过理解和应用这些命令,我们可以更好地利用 GPU,提高计算效率,避免资源浪费。希望本文能够帮助读者理解并应用 ...
以1 秒的更新间隔监控每个进程的 GPU 使用情况:nvidia-smi pmon 补充:UUID GPU的UUID(Universally Unique Identifier)是一个用于唯一标识GPU设备的字符串。它是一个由一串字符和数字组成的标识符,用于区分不同的GPU设备。 每个GPU设备都有一个唯一的UUID,它通常由硬件制造商或驱动程序分配,并在系统中进行记录。UUID...
进程监控命令,以滚动条形式显示GPU进程状态信息。 GPU进程统计信息以一行的滚动格式显示,此工具列出了GPU所有进程的统计信息。要监控的指标可以基于终端窗口的宽度进行调整。 监控最多4个GPU,如果没有指定任何GPU,则默认监控GPU0-GPU3(GPU索引从0开始)。
进程监控命令,以滚动条形式显示GPU进程状态信息。 GPU进程统计信息以一行的滚动格式显示,此工具列出了GPU所有进程的统计信息。要监控的指标可以基于终端窗口的宽度进行调整。 监控最多4个GPU,如果没有指定任何GPU,则默认监控GPU0-GPU3(GPU索引从0开始)。
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: ...