'--query-gpu=utilization.gpu','--format=csv'])returnresult.decode('utf-8').strip().split('\n')[1:]if__name__=='__main__':gpu_usage=check_gpu_usage()fori,usageinenumerate(gpu_usage):print(f'GPU{i}:{usage}')
这段代码首先初始化pynvml库,然后获取NVIDIA GPU的数量,并遍历每个GPU以获取其显存的总量和已使用量,最后关闭pynvml库。 使用GPUtil库 安装GPUtil库: 使用pip安装GPUtil库。 bash pip install GPUtil 编写Python脚本来获取GPU显存占用: python import GPUtil def check_gpu_usage(): gpus = GPUtil.getGPUs() for...
首先需要安装该库: pipinstallgputil 1. 然后,可以使用以下代码来查看显卡占用情况: importGPUtildefcheck_gpu_usage():gpus=GPUtil.getGPUs()forgpuingpus:print(f"GPU{gpu.id}:")print(f" Utilization:{gpu.memoryUtil*100}%")print(f" Free Memory:{gpu.memoryFree}MB")print(f" Used Memory:{gpu.memo...
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===+===+===| | 0 NVIDIA GeForce ... Off | 00000000:01:00.0 N/A | N/A | | N/A 51C P8 N/A / N/A | 4Mi...
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===+===+===| | 0 NVIDIA GeForce ... Off | 00000000:01:00.0 N/A | N/A | | N/A 51C P8 N/A / N/...
当然,不同的推理引擎会有不同优势,这里就不做对比了,这篇短文主要记录一下onnxruntime-gpu版本配置的一些主要步骤。 1. 基础镜像选择 这一步很重要,只有选择了正确的基础镜像,你才能顺利地使用onnxruntime-gpu版本。onnxruntime-gpu版本依赖于cuda库,因此你选择的镜像中必须要包含cuda库(动态库),否则就算能...
本文介绍了基于Python的分布式框架Ray的基本安装与使用。Ray框架下不仅可以通过conda和Python十分方便的构建一个集群,还可以自动的对分布式任务进行并发处理,且支持GPU分布式任务的提交,极大的简化了手动分布式开发的工作量。
defcontextmanager(func):"""@contextmanager decorator.Typical usage:@contextmanager defsome_generator(<arguments>):<setup>try:yield<value>finally:<cleanup>This makesthis:withsome_generator(<arguments>)as<variable>:equivalent tothis:<setup>try:<variable>=<value>finally:<cleanup>""" @wraps(func)def...
请运行在你的openvino_env虚拟环境中,运行pip install --upgrade -r requirements.txt升级到最新版本. 如果这是您第一次安装OpenVINO™ Notebooks,请参考以下的安装指南。 如果您想使用上一个OpenVINO版本, 请切换至2025.0 分支. 如果您想使用上一个长期维护 (LTS) 的OpenVINO版本,请切换到2023.3 分支。
The memory usage in PyTorch is extremely efficient compared to Torch or some of the alternatives. We've written custom memory allocators for the GPU to make sure that your deep learning models are maximally memory efficient. This enables you to train bigger deep learning models than before. ...