确保程序正确配置以利用GPU: 检查程序的GPU配置设置,确保程序能够正确识别并利用GPU进行计算。在PyTorch中,可以通过torch.cuda.is_available()检查GPU是否可用,并通过device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")来设置设备。 通过以上步骤,你可以有效地解决volatile gpu-util 0%的问...
Volatile-GPU-Util为0,但GPU可用True,在网上搜索相关解决方法,提到指定GPU,在调用程序时在前面指定GPU的使用编号,用下面的语句 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainer.py 但会发现没有“CUDA_VISIBLE_DEVICES”这个命令,因为这是Linux系统的命令,windows不适用。 可在cmd中通过set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0来实现 我...
我想问一下,在训练过程中,又出现Memory-Usage有占用,但是Volatile GPU-util却显示0%的情况吗
了解GPU的CUDA原理的都知道一个kernel往往并不能利用整块GPU的所有流处理器,所以使用kernel占用的时间并不能完全体现出GPU的使用率。但是这不是说明现在所使用的GPU利用率的计算方法就有很大问题呢,其实也不尽然,这种GPU利用率也是有其无奈的地方的。GPU的kernel往往是独占一整块显卡的,也就是说如果没有开mps服务、...
当训练时GPU利用率很低而内存占比很高时,可以尝试以下方法提高GPU利用率: 批量化操作:将输入数据进行批量处理,可以减少传输和计算的开销。使用PyTorch的DataLoader,并设置适当的batch_size,可以同时处理多个样本,提高GPU利用率。 异步数据加载:使用PyTorch的DataLoader中的num_workers参数,设置合适的数值,可以实现在数据加载...
如果在这段时间内GPU一直被kernel函数占用,那么GPU的使用率为100%;如果在这段时间内有50%的时间有kernel在运行那么GPU的使用率为50% 。可以看到GPU的利用率是根据kernel在采样周期内运行的时长来计算的,并不是根据计算核心被使用的多少来计算的。了解GPU的CUDA原理的都知道一个kernel往往并不能利用整块GPU的所有流...
volatile gpu util很高 gpu core voltage,问题来源在安装百度apollo教育版edu_sim_contest时,编译通过,DreamView启动也很顺利。但是prediction模块起不来,表现为一打开prediction开关,prediction模块就自动退出,导致静态障碍物绕行仿真case本地复现不了。问题排查分析
这个nvidia forum中提到,应该是GPU默认打开了ECC(error correcting code, 错误检查和纠正),会占用显存和降低显卡性能,打开Persistence Mode Enabled(用root执行nvidia-smi -pm 1)后5、6号显卡的显卡使用率恢复正常水平,问题解决。 2:对于DataLoader函数而言: ...
执行 kill -9 17305 完成病毒删除。在另一情况中，GPU 使用率在 0% 至 70% 间波动，显存稳定不增加。怀疑 PID=21693 的程序为问题来源，通过命令 ps aux | grep 21693 查看程序情况，后发现该程序运行结束，GPU 使用率释放。推测可能为他人借用 GPU 执行程序所致。以上为解决 GPU 利用率问题的...
今天在运行程序时发现程序运行的很慢, 一开始怀疑我没有使用GPU, 在终端打开nvidia-smi发现gpu 100%利用, 想想程序中没有进行过多的改变, 为了测试下是否是自己程序的问题, 特意关掉正在运行的程序后再打开nvidia-smi 发现依然是 100%, 则就排除了是我自己的程序在作妖, 注销关机重启都不能解决问题, 那我只能...