在Python中查看GPU使用率,可以通过多种方法实现。以下是几种常见的方法,包括使用nvidia-smi命令、gputil库以及torch.cuda模块(适用于PyTorch用户)。 方法一: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...
importtimewhileTrue:gpus=GPUtil.getGPUs()# 重新获取GPU状态forgpuingpus:gpu_id=gpu.idgpu_load=gpu.load*100# load是一个小数,需乘以100gpu_memory_total=gpu.memoryTotal gpu_memory_free=gpu.memoryFree gpu_memory_used=gpu.memoryUsed# 打印信息print(f"GPU ID:{gpu_id}")print(f"使用率:{gpu_loa...
importGPUtil# 获取 GPU 使用信息gpus=GPUtil.getGPUs()forgpuingpus:print(f"GPU ID:{gpu.id}, 使用率:{gpu.load*100}%") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 同时,你也可以通过Bash脚本快速查看GPU的状态: #!/bin/bashnvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu--format=csv 1. 2. 如果你在使用Java,这里有一...
check_gpu_mem_usedRate就可以知道最大的GPU内存 使用率,线上服务不要用的太满,最大80%左右为宜,防止极端情况GPU显存溢出
风扇速率:30供电水平:8gpu计算核心满速使用率: 0 gpu内存读写满速使用率: 0 内存占用率:0.0001493717373220738第2 张卡: ---显卡名: NVIDIA GeForce RTX3090内存总容量:24268.3125MB 使用容量:3.625MB 剩余容量:24264.6875MB 显存空闲率:0.9998506282626779温度:33摄氏度 ...
#关闭管理工具nvmlShutdown()def use_gpu(used_percentage=0.75):'''不使用显存占用率高于used_percentage的gpu:param used_percentage::return:'''nvmlInit()gpu_num = nvmlDeviceGetCount()out = ""for i in range(gpu_num):handle = nvmlDeviceGetHandleByIndex(i)info = nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle)...
HardwareType,SensorTypecomputer=Computer()computer.CPUEnabled=Truecomputer.GPUEnabled=True...
在服务器上执行nvidia-smi可以获取当前服务器的GPU使用率。 除了nvidia-smi 命令行工具,Nvidia也提供了NVML的Python SDK供开发者使用,本文就基于NVML的python SDK用于读取GPU使用率,并将数据上传到腾讯云自定义监控对应接口进行监控。 https://pypi.python.org/pypi/... ...
查看GPU 利用率LinuxLinux 下,直接执行指令:nvidia-smi 或者,使用 pip 安装 gpustat,之后使用 gpustat 查看 gpu 利用状态:(-cpu 分别是三个状态指示)gpustat -cpu 结合watch 指令持续查看 GPU 状态:watch -n 0.1 nvidia-smi watch -n 0.1 --color gpustat -cpu --color ...