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
可以看到2070super显卡共有2560个cuda cores,也就是有2560个流处理器,那么上面的代码运行起来的话其实整个GPU的运算载荷为32/2560=1/80,可以看到上面的代码运行起来载荷是如此的低,但是使用nvidia-smi 命令查看GPU的利用率就可以看到其数值为100% (如下图)。 --- 上面的代码Demo说明的就是一个占GPU载荷1/80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、...
1.开机时,GPU的实时使用率就很高,却没有部署任何程序。 需要把驱动模式设置为常驻内存才可以,设置命令:nvidia-smi -pm 1 。设置完后再用nvidia-smi看下。
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...
除了频繁的io以外,还有一个可能的原因会导致Low volatile GPU-Util but high GPU Memory Usage这个问题: ECC 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。
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...
When I run the code, I find that the volatile GPU-Util is only 2% or 1% while the Memory-Usage is 8 GB. Do you guys know how to achieve a more efficient volatile GPU-Util? Thanks a lot!Owner sgrvinod commented Mar 26, 2019 Hi @ruizhao1997, I suspect this is because the data...