在Google Colab中获得分配的GPU规格,您可以按照以下步骤操作:
!nvidia-smi
这将运行nvidia-smi命令,显示当前分配给您的Colab笔记本的GPU规格信息。
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| NVIDIA-SMI 465.19.01 Driver Version: 460.32.03 CUDA Version: 11.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 Tesla T4 Off | 00000000:00:04.0 Off | 0 |
| N/A 38C P8 10W / 70W | 0MiB / 15109MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+
在上述输出中,您可以看到GPU的名称(Tesla T4)、温度、性能、功率使用情况以及内存使用情况等信息。
请注意,Google Colab的GPU规格可能因可用性而有所不同。通常情况下,您将获得一块Tesla K80或Tesla T4 GPU。
希望这个回答对您有所帮助!如果您需要更多关于Google Colab或其他云计算相关的信息,请随时提问。
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