在nvidia-smi的输出中,'Off'表示GPU设备处于关闭状态,即未被使用或未启动。当GPU设备处于关闭状态时,它不会执行任何计算任务,也不会消耗任何资源。这通常是因为没有应用程序或进程正在使用该GPU设备,或者GPU设备被显式地关闭以节省能源或避免过热。当需要使用GPU设备时,可以通过相应的命令或设置将其打开。
nvidia-smi是一个用于管理和监控NVIDIA GPU(图形处理器)的命令行实用程序。它提供了一个简单而强大的方式来查看GPU的使用情况、温度、内存占用等信息,以及进行一些基本的管理操作。 本篇文章将介绍如何使用nvidia-smi以及常见的用法和参数选项。
在深度学习和计算机图形学等领域,使用GPU进行加速已经成为常见的做法。然而,GPU的显存是一种有限的资源,我们需要时刻关注显存的使用情况,以避免显存溢出导致的程序错误。NVIDIA提供了一个命令行工具nvidia-smi,能够实时查看GPU的状态和显存使用情况。本文将介绍如何使用nvidia-smi命令在终端实时刷新GPU显存。
使用conda安装GPU加速版本的TensorFlow时,将自动安装GPU支持所需的CUDA和CuDNN库。不需要再额外安装这些库了。而且与 pip 安装相比,conda 安装可以带来超过8倍的CPU速度提升。因此推荐通过conda安装TensorFlow。
nvidia-smi 全称 NVIDIA System Management Interface ,顾名思义:英伟达系统管理接口。nvidia-smi一般大家只是简单使用用来查询英伟达系列显卡的使用情况/工作情况(显存使用量/显卡利用率/显卡工作线程)等。如下图所示:
图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器。 用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是“人机对话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,承担输出显示图形的任务,对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要,同时也在深度学习领域广泛应用。
由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡,这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息
给我的Ubuntu安装显卡驱动时,需要查看显卡型号,因为我的是Windows/Ubuntu双系统,一开始想到的是去windows查看,然后下载驱动,安装成功。对于只有Linux系统的情况,总结方法如下:
老生常谈,创建模版,模板名为“NVidia Gpu Sensors Discovery” ,
在使用TensorFlow跑深度学习的时候,经常出现显存不足的情况,所以我们希望能够随时查看GPU时使用率。如果你是Nvidia的GPU,那么在命令行下,只需要一行命令就可以实现。
最后, sudo reboot 重启。之后,运行 nvidia-smi 输出 Nvidia 驱动信息:
输出:nvidia-515.105.01 (记住:515.105.01 这个版本号) 5… 此时只需要执行
设备跟踪和管理正成为机器学习工程的中心焦点。这个任务的核心是在模型训练过程中跟踪和报告gpu的使用效率。
开机关机之后,Ubuntu系统的界面变的异常卡顿,根据上次的经验,应该是显卡驱动又出问题了...
在面向 AI 开发的大趋势下,容器化可以将环境无缝迁移,将配置环境的成本无限降低。但是,在容器中配置 CUDA 并运行 TensorFlow 一段时间内确实是个比较麻烦的时候,所以我们这里就介绍和使用它。
随着模型运算量的增长和硬件技术的发展,使用GPU来完成各种任务的计算已经渐渐成为算法实现的主流手段。而对于运行期间的一些GPU的占用,比如每一步的显存使用率等诸如此类的信息,就需要一些比较细致的GPU信息读取的工具,这里我们重点推荐使用py3nvml来对python代码运行的一个过程进行监控。
今天我在有GPU的linux上执行 "nvidia-smi"命令,想查看一下nvidia 版本,但是被提示Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch。
A10双显卡的Server2022机器,我用Octane Bench压的时候,任务管理器性能页签里的GPU使用率上去一丢丢,但是nvidia-smi.exe命令显示的使用率却是99%左右。
查看文件夹下 nvidia-***.***.*** 的文件夹,字符串中nvidia- 后面的部分都是驱动版本
这个东西的灵感来自于写torch的时候想实时看到loss和gpu使用情况,突然想到可以在终端实时显示,经过与ai的一番激烈讨,最终有了这个代码。
大家好,我是三十一[0],最近北京也出现疫情了,昨晚公司大楼临时管控,测核酸折腾到小一点才到家。前两天的抢菜、囤菜,加上这次的管控经历,这次真有些慌了。。。
执行nvidia-smi.exe,显示的显存差1G多,比如原本是24G显存,结果只显示了22G多。
使用多实例GPU (MIG/Multi-Instance GPU)可以将强大的显卡分成更小的部分,每个部分都有自己的工作,这样单张显卡可以同时运行不同的任务。本文将对其进行简单介绍并且提供安装和使用的示例。
在linux中我们可以使用watch和nvidia-smi来不停刷新GPU信息,但是在windows上没有watch,只能通过nvidia-smi -l 1来实现最快一秒一刷新,但是显示的效果是一闪一闪的,而且不支持低于1秒的刷新频率。我于是有了用pyqt来呈现结果的想法,并且可以支持毫秒级别的刷新效果图图片代码总览开源地址:Githubimport timeimport subprocessimport threadingimport localeimport codecsimport osimport
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 今天,公众号给大家介绍几个监测GPU的好工具! 前言 1、我们将这次评测限制在Ubuntu上可用的工具。 2、有些工具包是Python的,为了不影响默认的Python安装,我们建议使用Python虚拟环境。案例给出的虚
亲爱的小朋友们,大家好!欢迎来到有趣的语音识别大冒险!今天,我们将一起探索神奇的语音识别世界,就像是魔法一样,让机器能听懂我们说的话。
Pytorch已经可以自动回收我们不用的显存,类似于python的引用机制,当某一内存内的数据不再有任何变量引用时,这部分的内存便会被释放。但有一点需要注意,当我们有一部分显存不再使用的时候,这部分释放的显存通过Nvidia-smi命令是看不到的,举个例子:
一般在使用windows系统的电脑时,想要了解GPU的使用情况时,我们通常会打开任务管理器去查看。但是这种方式一般只能看到简单的情况。那么我们想要了解更多的情况的话,该怎么办呢。可以在cmd中输入nvidia-smi,但是通常情况下直接在cmd中输入nvidia-smi是没有用的,那该怎么办呢 找路径 一般的路径为:C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 添加环境变量 [在这里插入图片描述] 右击此电脑,点击高级系统设置 [在这里插入图片描述]
这段时间,不论是 NLP 模型,还是 CV 模型,都得到了极大的发展。有不少模型甚至可以愉快的在本地运行,并且有着不错的效果。所以,经常有小伙伴对于硬件选择,基础环境准备有这样、那样的问题。
TensorFlow Serving是google提供的一种生产环境部署方案,一般来说在做算法训练后,都会导出一个模型,在应用中直接使用。
GPU驱动安装 使用GPU之前,需要先确定好CUDA已经安装配置完成。 查看是否支持GPU lspci | grep -i nvidia 01:00.0 VGA compatible contr
但是最近准备用 GPU 跑模型时,提示 cuda 不存在。前段时间刚装的驱动,怎么会不存在呢?
我们都知道,在学习计算机的过程中,总会出现各种各样的问题,这一点我想计算机专业的伙伴们感同身受;更别说在学习深度学习的过程中了。
AI科技评论按:本文作者天清,原文载于其知乎专栏 世界那么大我想写代码,AI科技评论获授权发布。 项目地址:https://github.com/QuantumLiu/tf_gpu_manager *** 更新:支持pytorch *** 使用 git clone https://github.com/QuantumLiu/tf_gpu_manager 把manager.py放到你训练的目录就行。 直接使用with gm.auto_choice()自动选择设备进行接下来代码块的操作。 import ten
项目地址:QuantumLiu / tf_gpu_manager 更新:支持pytorch 使用 git clone https://github.com/QuantumLiu/tf_gpu_manager 把manager.py放到你训练的目录就行。 直接使用gm.auto_choice()自动选择设备进行接下来代码块的操作。 导入张量流为tf 从经理进口GPUManager 来自keras.layers LSTM GM = GPUManager() 与gm.auto_choice():
在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时,需要关注下CPU、GPU以及内存占用量,如果数据运算超出了负荷,会产生难以预测的错误。本文将演示如何用简单地方式,实时监控Ubuntu或者Windows的CPU、GPU以及内存占用量,教会大家如何实时监控电脑状态。
平常我们查看 GPU 信息,比如哪个进程在占用 GPU,占用了多少,GPU 利用率怎么样等信息,都是使用 nvidia-smi,但这些信息都是实时的,也就是说你无法查看一定时间段内的变化情况。
软件性能分析是达到系统最佳效能的关键,数据科学和机器学习应用程序也是如此。在 GPU 加速深度学习的时代,当剖析深度神经网络时,必须了解 CPU、GPU,甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈
如果返回结果是 True,则说明环境已经搭建好;如果返回是 False,则说明环境还有问题。如果上述安装都没有问题,那么可能和笔者一样,是 Manjaro 当前启用了开源的 Nouveau 显卡驱动,需要将其禁用,然后再安装最新的 Nvidia 闭源驱动(详见下文)。
https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/nvidia-driver-cuda-installation.html
nvidia-smi nvidia-smi watch watch [options] command watch -n 10 nvidia-smi 每 10s 显示一次显存的情况
此篇博客记录一下TLinux系统安装显卡NVIDIA驱动与CUDA10/11的艰难过程。
https://cloud.tencent.com/document/product/560/8064
今天分享的内容是 玩转 AIGC「2024」 系列文档中的 打造本地 AI 大模型地基,Ubuntu 24.04 LTS 安装 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit。
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型(比如GN7)他们的显卡型号都是相同的,该机型下的不同规格(比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系(截至2022年5月):
https://cloud.tencent.com/document/product/560/103609#ba755a95-aafa-46ea-b344-61a5e8889e2a
官网:https://pythonhosted.org/nvidia-ml-py/
深度学习第一问是关于环境配置的。之前笔者也在深度学习60讲系列中讲到如何配置深度学习开发环境的问题:深度学习笔记15:ubuntu16.04 下深度学习开发环境搭建与配置。但环境配置并不是一路顺利的,总有些奇奇怪怪的问题让人头疼,所以,在第一问中笔者选取了几个典型的环境配置的错误供大家参考。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云