Persistence-M:持续模式的状态开关,持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时,花费的时间更少。以上都是Off的状态。 Pwr:能耗表示。 Bus-Id:涉及GPU总线的相关信息。 Disp.A:是Display Active的意思,表示GPU的显示是否初始化。 Memory-Usage:显存的使用率。 GPU-Util:GPU的利用率。 Compute M.:计算模式。 ...
在Python中获取GPU使用率可以通过多种方式实现,以下是一些常见的方法,每种方法都包含必要的代码片段: 1. 使用 nvidia-smi 命令和 subprocess 模块 这种方法通过调用系统命令 nvidia-smi 来获取GPU使用率,并通过 subprocess 模块解析输出结果。 python import subprocess def get_gpu_usage(): cmd = "nvidia-smi -...
defget_gpu_usage():gpus=GPUtil.getGPUs()# 获取所有 GPU 的信息forgpuingpus:# 打印 GPU 信息print(f"GPU ID:{gpu.id}")# 显示 GPU 的 IDprint(f"GPU Name:{gpu.name}")# 显示 GPU 的名称print(f"GPU Load:{gpu.load*100:.2f}%")# 显示 GPU 的负载(百分比)print(f"GPU Memory Free:{gpu...
def get_GUsage(self): # 获取GPU使用率,与PerfDog误差在0.001以内 result1 = os.popen( 'adb -s {} shell "cat /sys/class/kgsl/kgsl-3d0/gpubusy"'.format(deviceName)).read() # 获取GPU占用率,一加8T # print("result:", result1) result2 = os.popen('adb -s {} shell su -c "cat ...
gpu = {"gpu_name": nvmlDeviceGetName(handle).decode('utf-8'),"total": memory_info.total,"free": memory_info.free,"used": memory_info.used,"temperature":f"{nvmlDeviceGetTemperature(handle,0)}℃","powerStatus": nvmlDeviceGetPowerState(handle) ...
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题,这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要,在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。尤其是我们在白嫖使用kaggle和colab时显得更为重要。 本篇文章我们将介绍两个 Python 库memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils,这两个库可以...
| 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/...
gpu}%") print(f"UtilizationRates Memory: {info.memory}%") 输出结果: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 UtilizationRates Gpu: 1% UtilizationRates Memory: 17% 获取编码利用率信息 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 info = nvmlDeviceGetEncoderUtilization(handle) print(f"...
有一些替代方法可以确保 dlib 是否真的在使用你的 GPU。 检查它的最简单方法是检查 dlib 是否识别您的 GPU。 import dlib.cuda as cuda print(cuda.get_num_devices()) 如果设备数量 >= 1,则 dlib 可以使用您的设备。 另一个有用的技巧是运行你的 dlib 代码,同时运行 ...
使用GPUtil获取GPU内存使用率 以下是一个简单的Python代码示例,用于获取当前系统中所有GPU的内存使用情况。代码将打印出每个GPU的总显存、已用显存和剩余显存。 AI检测代码解析 importGPUtil# 获取所有GPU的信息gpus=GPUtil.getGPUs()forgpuingpus:print(f"GPU ID:{gpu.id}")print(f"Total Memory:{gpu.memoryTotal...