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【技巧】实时监控GPU运行状态

转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸如果本文帮助到了你，欢迎[点赞、收藏、关注]哦~ 目录方法一：nvidia-smi 方法二：nvtop 方法三：nvitop 方法一：nvidia-smi GPU...如果没有指定设备，则使用自然枚举（从GPU索引0开始）最多支持4个设备进行监视。...它支持Tesla， GRID， Quadro和有限的GeForce产品，用于开普勒或x64和ppc64裸机Linux下的更新gpu。...注意：在启用mig的gpu上，目前不支持查询编码器、解码器、jpeg、ofa、gpu和内存的利用率。运行命令： nvidia-smi dmon 方法二：nvtop 推荐！...Nvtop 是一款类似于 htop 的工具，可以实时监控 GPU 的多项性能指标，包括温度、显存使用、GPU 使用率等，带有动态图形化界面。

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python 使用 pynvml 工具获取GPU工作状态

深度学习过程中经常需要和GPU打交道，需要在训练之前确定GPU工作状态。本文介绍python中的pynvml包的使用方法，用来获取上述信息。...# python3 使用方法 # 导入包 import pynvml # 每MB包含的字节数 NUM_EXPAND = 1024 * 1024 # 初始化 pynvml.nvmlInit() #GPU...驱动信息 pynvml.nvmlSystemGetDriverVersion() -> b'441.22' #获取Nvidia GPU块数 pynvml.nvmlDeviceGetCount() ->...1 #获取GPU 0 的handle handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) # 设备名称 pynvml.nvmlDeviceGetName(handle...) -> b'GeForce GTX 1660' #通过handle获取GPU 0 的信息 info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) #GPU 0 的总显存

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使用 Prometheus 监控 kubeedge 边缘节点 GPU 状态

IptableManager https://blog.csdn.net/menghaocheng/article/details/128492427 安装 Jtop 升级内核安装 jetson GPU...Exporter https://blog.devops.dev/monitor-nvidia-jetson-gpu-82e256999840 容器化部署 jetson GPU Exporter 使用

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面向GPU集群的无状态LLM推理架构演进

回顾互联网后端架构的演进历程，我们不难发现，“无状态化”始终是破解大规模分布式部署难题的关键思路。今天，我们就来探讨如何将这一成熟思路迁移至GPU集群场景，探索无状态LLM推理架构的演进与落地之路。...K8s的核心优势恰好契合无状态架构的需求：通过DNS/IP实现服务发现与负载均衡，支持手动或自动水平扩缩容，具备灵活的存储编排能力，可实现容器的自动部署、回滚与智能装箱，甚至能通过插件扩展为基于GPU/...这些方案虽提升了显存利用率，却未实现真正的无状态化——KV Cache作为核心状态数据仍依赖本地或近邻节点存储，直接限制了GPU集群的弹性扩展能力。...GD2FS：高性能分布式传输协议基石 GD2FS（GPU Direct Distributed File System）是无状态架构的核心传输协议，其设计理念是深度融合GPU加速与高速网络能力，支持GPU...最后全文梳理可见，从传统互联网后端的无状态演进，到AI场景下GPU集群推理的架构革新，每一次技术迭代都源于业务需求的驱动，以及行业对效率、成本的极致追求。

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【教程】使用Nvidia System Monitor GUI监控GPU的运行状态

github：Task Manager for Linux for Nvidia graphics cards

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如何监控NVIDIA GPU 的运行状态和使用情况

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。...有效的GPU监控可以帮助我们配置一些非常重要的超参数，例如批大小，还可以有效的识别训练中的瓶颈，比如CPU活动(通常是预处理图像)占用的时间很长，导致GPU需要等待下一批数据的交付，从而处于空闲状态。...过去的一个采样周期内GPU 内核执行时间的百分比，就称作GPU的利用率。...显存：0MiB / 15109MiB 上限 GPU利用率：0%。同样，NVIDIA 将利用率定义如下：过去采样周期中一个或多个内核在 GPU 上执行的时间百分比。...nvidia-smi --query-gpu=timestamp,pstate,temperature.gpu,utilization.gpu,utilization.memory,memory.total

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如何查看GPU是否可用，CPU、GPU、NPU、APU运行状态，是否可用，大小指令大全（Windows、Mac、Linux）

驱动版本、状态。...2.2 查看CPU/GPU/NPU/APU运行状态查看CPU利用率（命令行） wmic cpu get loadpercentage 返回CPU当前负载百分比。...3.2 查看CPU/NPU/APU状态查看CPU核心信息 sysctl -n machdep.cpu.brand_string 查看处理器型号。...实时监控（活动监视器）启动台→其他→活动监视器→可看CPU/GPU/NPU利用率。查看NPU状态目前终端无独立NPU查询指令，苹果自研M系列的NPU（神经网络引擎）被统一在硬件加速板块管理。...4.2 查看CPU/NPU/APU状态查看CPU信息 lscpu 显示CPU核心数、型号等。

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虚拟GPU_vmware gpu

第三章浅谈GPU虚拟化技术（三）GPU SRIOV及vGPU调度 GPU SRIOV原理谈起GPU SRIOV那么这个世界上就只有两款产品：S7150和MI25。...VF调度 AMD GPU SRIOV从硬件的角度看就是一个对GPU资源的分时复用的过程。因此其运行方式也是与GPU分片虚拟化类似。SRIOV的调度信息后续重点介绍。...GPU SRIOV的调度系统分时复用 VF的调度是GPU虚拟化中的重点，涉及到如何服务VM，和如何确保GPU资源的公平分片。 GPU SRIOV也是一个分时复用的策略。...GPU分时复用与CPU在进程间的分时复用是一样的概念。一个简单的调度就是把一个GPU的时间按照特定时间段分片，每个VM拿到特定的时间片。在这些时间片段中，这个VM享用GPU的硬件的全部资源。...而有些方案则会严格要求在特定时间片结束的时候切换，强行打断当前GPU的执行，并交予下一个时间片的所有者。这种方式确保GPU资源被平均分摊到不同VM。AMD的GPU SRIOV采用的后一种方式。

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【玩转 GPU】英伟达GPU架构演变

图片一、GPU架构发展历史 1999年,英伟达发布第一代GPU架构GeForce 256,标志着GPU时代的开始。...随后,英伟达推出了Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing和Ampere等GPU架构,不断增强GPU的计算能力和程序性,推动GPU在图形渲染、人工智能和高性能计算等领域的应用...Part Five：英伟达显卡的应用技术图片1.物理模拟技术英伟达显卡的物理模拟技术采用了粒子动态模拟方式，在三维空间内模拟多个物体的运动状态。...GPU核心的运行方式与CPU略有不同，在GPU核心中，CPU将数据和指令传送到GPU中去，GPU再将数据加载到GPU的内存中，并利用内部的流处理器执行计算任务。执行完成后，将计算结果传回CPU中。...最近几年,英伟达还在GPU中加入了张量核心和RT核心,可以支持 AI和神经网络计算等新型工作负载。可以看出,英伟达显卡在GPU应用和体系结构上不断创新,推动着整个GPU技术发展。

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使用 Elastic GPU 管理 Kubernetes GPU 资源

但应用在 GPU 场景，还是存在以下不足：集群 GPU 资源缺少全局视角。没有直观方式可获取集群层面 GPU 信息，比如 Pod / 容器与 GPU 卡绑定关系、已使用 GPU 卡数等。...由于 GPU 卡相对昂贵，并且某些 AI 负载吃不满单张 GPU 算力，GPU Sharing 技术应运而生。...问题二：无法支持多 GPU 后端除分配挂载整卡的方式外，TKE qGPU、vCUDA、gpu share、GPU 池化等 GPU 共享技术越来越被用户采用。...对 GPU 成本的关注，对 GPU 资源的整体把控，对 GPU 不同后端的精准使用，都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。...，可以是一块本地 GPU 物理卡、一个 GPU 切片资源（ GPU 算力 / 显存的组合）、一个远端 GPU 设备。

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奔涌吧，GPU! GPU选型全解密

大数据时代对计算速度提出了更高的要求，GPU处理器应运而生。那么，如何选择GPU呢？为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型，我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文。...在深入了解不同应用场景下的GPU云服务器选型推荐之前，我们先来了解一下CPU和GPU、GPU和vGPU之间的差异。...CPU和GPU硬件结构对比 GPU vs vGPU GPU云服务器提供了直通型GPU和虚拟化的vGPU，可以满足计算密集型场景和图形加速场景下的不同算力需求。...GN10X/GN10Xp、GN8、GN7等整卡实例均采用GPU直通技术； vGPU是指虚拟化GPU，支持GPU资源的更细粒度划分，如1/2、1/4以及1/8 GPU。...GPU实例简介腾讯云CVM针对不同应用场景，推出搭配不同GPU卡的实例类型，如下表所示，GPU实例以NVIDIA Tesla系列为主，满足不同应用场景下的算力需求。

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GPU渲染之OpenGL的GPU管线

GPU渲染流水线，是硬件真正体现渲染概念的操作过程，也是最终将图元画到2D屏幕上的阶段。...GPU管线涵盖了渲染流程的几何阶段和光栅化阶段，但对开发者而言，只有对顶点和片段着色器有可编程控制权，其他一律不可编程。如下图： ? 简单总结GPU管线，这阶段中主要是对图元进行操作。...正因这独立性，GPU可以并行化处理每一个顶点，提高处理速度。顶点着色器最重要的功能是执行顶点的坐标变换和逐顶点光照。...在OpenGL可通过glFrontFace指令来决定哪个方向为正，并通过glCullFace决定需要保留哪一面（别忘了要先打开剔除状态设置才可以调用指令 glEnable(GL_CULL_FACE);）...推荐阅读： GPU的工作原理两段小视频轻松理解CPU & GPU的工作原理 GPU内存分级

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gpu使用

我们的实验硬件环境配置为：GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位中文版。...腾讯云的GPU产品计算型GN7，使用在gpu上的效果不错，代码运行速率高，基本上各项功能都非常好，所以我觉得非常适合来做这项工作。...总之，gpu效能很不错。

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线程状态&线程池状态&任务状态

在平时的开发工作中,我们一定会接触到线程,线程池,以及FutureTask等.那么它们的状态又是如何流转的呢? 接下来我用三张图来让读者从全局观了解熟悉它们的状态变化....线程状态线程的状态共有6个,分别是 NEW RUNNABLE WAITING TIMED_WAITING BLOCKED TERMINATED 这里所说的线程状态是线程在JVM中的状态,那么线程在操作系统中的对应状态又是什么呢...线程池状态线程池的状态共有5个,分别是 RUNNING SHUTDOWN STOP TIDYING TERMINATED 当我们在向线程池提交任务的时候,流程是什么?...请期待线程池中的任务状态向线程池提交的任务也有相应的状态....请期待此篇文章主要是先让读者对线程状态,线程池状态,任务状态有个全局观, 后面会有专题问题分别介绍它们.

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GPU accelerated

= optim.SGD(net.parameters(), lr=1e-3) criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # 同样将loss部分的计算转移到GPU...上去同样的，数据部分也可以转移到GPU上去 data, target = data.to(device), target.to(device)

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使用GPU

在TensorFlow中，支持的设备类型是CPU和GPU。它们被表示为strings。例如： "/cpu:0"：机器的CPU "/gpu:0"你的机器的GPU，如果你有一个。..."/gpu:1"你的机器的第二个GPU等如果TensorFlow操作既具有CPU和GPU实现，则在将操作分配给设备时，GPU设备将被赋予优先级。例如， matmul具有CPU和GPU内核。...在用设备的系统cpu:0和 gpu:0，gpu:0将选择运行matmul。...允许GPU内存增长默认情况下，TensorFlow将几乎所有GPU的GPU内存映射 CUDA_VISIBLE_DEVICES到该进程的可见内容。...如果要真正限制TensorFlow进程可用的GPU内存量，这是非常有用的。在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。

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GPU在哪？

TFRecord的形式上传到谷歌的对象存储服务上被TPU服务器访问在国内就是很麻烦因为这些问题，所以业务上，尤其是训练上，往往我们还是会依赖更传统的选择：GPU ---- 用GPU进行深度学习，那么...GPU在哪？...GPU大体上可以有下面几种方式：第一种，自己购买GPU服务器。当然了，很多时候个人要求不高，或者工作相对简单的时候，一台有独立显卡的中高端游戏笔记本，可能就已经足够完成这个工作了。...---- 这里我介绍一下最近我在使用的第四种GPU来源：MistGPU MistGPU是一个共享AI计算平台，提供简单易用的AI计算服务。用户可以在上面使用GPU服务器训练AI模型，按时间计费。...排除一些缺点，如果只考虑性价比的话，MistGPU真是现在GPU训练服务中最高的。这种将大量的GPU资源拆散成碎片再零售的方法，既保证了用户快速使用，也保证了成本相对低廉。

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GPU调度

题目描述为了充分发挥 GPU 算力，需要尽可能多的将任务交给 GPU 执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1s内新增的任务个数，且每秒都有新增任务，假设 GPU 最多一次执行n个任务，一次执行耗时...1s，在保证 GPU 不空闲的情况下，最少需要多长时间执行完成。...，我们需要编写一个 JavaScript 函数来计算 GPU 完成所有任务所需的最少时间。...根据题目描述，我们可以按照以下步骤来解决这个问题：读取输入：获取 GPU 每次可以执行的最大任务数 n 和任务数组 tasks。计算总任务数：将任务数组中的所有元素相加，得到总任务数。...计算所需时间：用总任务数除以 GPU 每次可以执行的最大任务数 n，并向上取整，得到所需的最少时间。

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图解GPU

这是图解系列之GPU 关注阅读更多图解 ? 要说GPU就绕不开CPU。以前CPU要做所有的工作，但是后来发现有一类工作，它比较简单并且需要大量的重复性操作，各操作之间又没有关联性。...于是CPU就找了一堆GPU来干这些大量重复性的简单工作。由于图形渲染任务具有高度的并行性，所以GPU一开始就是做图形渲染的工作。 ?...GPU内部有数量众多的计算单元，每个计算单元内只有非常简单的控制逻辑。尽管每一个单元的计算能力不如CPU，但人多力量大呀。 CPU是顺序执行的： ? GPU是并行执行的： ?...下面我们看一下GPU的工作原理。 GPU的工作都是CPU安排的，包括图形渲染。...GPGPU其实是对GPU的一种优化，让GPU更加的具有易用性和通用型，GPU应用于AI就是GPU通用属性的一个方向，类似的方向有很多:挖矿、AI训练、HPC高性能计算等。

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不安装tensorflow-gpu如何使用GPU

这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的：方法一： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#...方法二：卸载cpu版本的tensorflow，重新安装gpu版本的好不容易装上的，如果可以用其他的方法，那么我还是想试一下的。...方法三：正在探讨中，找到了再补充在这个博客中还有一个很有意思的是，你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu：我引用一下，原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044...K40c, pci bus id: 0000:05:00.0 b: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 a:.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU

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