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  • 查看gpu占用

    2021-04-14 22:02:16
    nvidia-smi:查看当前的显卡使用 nvidia-smi -L:列出所有显卡的信息 nvidia-smi -l 1:动态显示显卡使用信息,每一秒更新一次,参数值可以自己修改 nvida-smi -lms:循环动态显示 nvidia-smi dmon:设备监视...

    windows:

    进入C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI

    在此处打开cmd

    nvidia-smi:查看当前的显卡使用
    nvidia-smi -L:列出所有显卡的信息
    nvidia-smi -l 2:动态显示显卡使用信息,每一秒更新一次,参数值可以自己修改
    nvida-smi -lms:循环动态显示
    nvidia-smi dmon:设备监视(device monitor)
    nvidia-smi -i n:显示指定的显卡(如果你有多块显卡,n的值对应显卡的位置)
     

    linux也能用上面的指令

     

    Python查看GPU已使用的显存

    版权声明:随意转载,不用告诉我,但链接到就行。 https://blog.csdn.net/u011094454/article/details/80774495

    pip安装pynvml

    pip install nvidia-ml-py3
     

    pynvml

    #也可以更具python版本制定2/3
    #python2
    pip install nvidia-ml-py2

    #python3
    pip install nvidia-ml-py3

    #或者使用源码安装
    #下载链接:http://pypi.python.org/pypi/nvidia-ml-py/
    sudo python setup.py install

    页面上下载按钮:

    如果是Python2,则pip nvidia-ml-py2

    之后可以在Python3 下使用了

    import pynvml
    pynvml.nvmlInit()
    # 这里的0是GPU id
    handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)
    meminfo = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle)
    print(meminfo.used)
    GPU其他信息,可以查看API文档
    ————————————————
    版权声明:本文为CSDN博主「ShellCollector」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/82982693

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  • 查看GPU占用

    2019-11-06 10:17:15
    gpu占用可以pip install gpustat这个库看。 https://github.com/wookayin/gpustat gpustat: Options: --color: Force colored output (even when stdout is not a tty) --no-color: Suppress colored output ...

    gpu占用可以pip install gpustat这个库看。

    https://github.com/wookayin/gpustat

    gpustat:

    Options:

    • --color : Force colored output (even when stdout is not a tty)
    • --no-color : Suppress colored output
    • -u--show-user : Display username of the process owner
    • -c--show-cmd : Display the process name
    • -f--show-full-cmd : Display full command and cpu stats of running process
    • -p--show-pid : Display PID of the process
    • -F--show-fan : Display GPU fan speed
    • -P--show-power : Display GPU power usage and/or limit (draw or draw,limit)
    • -a--show-all : Display all gpu properties above
    • --watch-i--interval : Run in watch mode (equivalent to watch gpustat) if given. Denotes interval between updates. (#41)
    • --json : JSON Output (Experimental, #10)

    Quick Installation

    pip install gpustat

    If you don't have root privilege, please try to install on user namespace: pip install --user gpustat.

    To install the latest version (master branch) via pip:

    pip install git+https://github.com/wookayin/gpustat.git@master

    Note that starting from v1.0, gpustat will support only Python 3.5+. For older versions (python 2.7, <3.4), you can continue using gpustat v0.x.

    展开全文
  • 1、CPU利用率 进行深度学习时,发现电脑CPU占用率太高,接近100%,...2、查看GPU占用率 (1)打开cmd窗口(win+R,再输入cmd) (2)在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe...

    1、CPU利用率

    进行深度学习时,发现电脑CPU占用率太高,接近100%,磁盘有时也达到100%。怀疑没有用GPU进行训练。

    任务管理器中只有CPU、内存、磁盘的占用率情况

     

    2、查看GPU占用率

    (1)打开cmd窗口(win+R,再输入cmd)

    (2)在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe

    (3)将文件拖入cmd窗口,就可以显示GPU信息。发现:GPU利用率很低,不到5%。

    第一行是版本信息,第二行是标题栏,第三行就是具体显卡信息了。

    GPU:编号,0

    Name:显卡名,NVS 4200M

    TCC/WDDM:WDDM

    Fan:风扇转速,这里N/A,应该是没转

    Temp:显卡温度,这里是66摄氏度

    Perf:性能状态,congP0-P12,P0性能最大,P12最小,这里是P0

    Pwr:能耗,Usage是使用量,Cap是总量

    BusId:涉及GPU总线

    Disp.A:表示GPU的显示是否已经初始化

    Memory-Usage:显存使用率,这里才用很少,5%不到

    CPU-Util:GPU利用率

    Compute M:计算模式

     

    (参考文章:https://blog.csdn.net/Cloudox_/article/details/78651637

    (4)用GPU-Z工具查看GPU使用情况:发现负载为0

    ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    综合nvidia-smi.exe和GPU-Z发现GPU没有执行

     

    3、查看GPU没有执行的原因

    >>> import tensorflow as tf
    >>> sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
    2018-05-17 15:25:30.744860: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1356] Found device 0 with properties:
    name: NVS 4200M major: 2 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.62
    pciBusID: 0000:01:00.0
    totalMemory: 1.00GiB freeMemory: 826.13MiB
    2018-05-17 15:25:30.745094: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1406] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: NVS 4200M, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.0.
    2018-05-17 15:25:30.746883: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:923] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
    2018-05-17 15:25:30.747687: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:929]      0
    2018-05-17 15:25:30.748385: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:942] 0:   N
    Device mapping: no known devices.
    2018-05-17 15:25:30.750654: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\direct_session.cc:284] Device mapping:Ignoring visible gpu device (device: 0, name: NVS 4200M, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.0.
    2018-05-17 15:25:30.746883: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:923] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
    2018-05-17 15:25:30.747687: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:929]      0
    2018-05-17 15:25:30.748385: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:942] 0:   N
    Device mapping: no known devices.
    2018-05-17 15:25:30.750654: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\direct_session.cc:284] Device mapping:

    信息提示:电脑gpu设备cuda计算能力为2.1,但gpu加速需要的最小cuda计算能力为3.0。

    搜索查看https://blog.csdn.net/wyx100/article/details/78473732?locationnum=7&fps=1?%3E这篇文章也说到,cuda计算能力要达到3.0以上,才能进行gpu加速。否则会自动调用cpu进行计算。

    展开全文
  • Linux系统下查看GPU占用情况GPU使用情况查询所有GPU上的使用者 GPU使用情况查询 静态查看GPU使用情况:nvidia-smi 以T为周期查看GPU使用情况:watch -n T nvidia-smi 注意:命令行参数T表示执行命令的周期(单位:S...

    Linux系统下查看GPU占用情况

    GPU使用情况查询

    1. 静态查看GPU使用情况:nvidia-smi
      GPU使用情况示例图
    2. 以T为周期查看GPU使用情况:watch -n T nvidia-smi
      注意:命令行参数T表示执行命令的周期(单位:S)。可以通过“Ctrl+C”提前退出周期查看

    所有GPU上的使用者

    1. 使用who命令查看(登录)用户名称及所启动的进程当前登录用户列表
    2. 使用watch -n 2 --color gpustat --c命令GPU的所有使用者和占用情况
      注意:如果提示没有安装gpustat,可以通过 pip install gpustat 或 conda install gpustat安装
      GPU的所有使用者和占用情况
    展开全文
  • 实时查看GPU占用与杀死进程

    千次阅读 2019-08-24 19:12:07
    实时查看GPU占用 watch -n 1 nvidia-smi 每隔1s显示占用情况(ctrl+c可退出) 查看进程 ps(ps -ef 可看详情) 杀死进程 kill -9 PID
  • 1、CPU利用率 进行深度学习时,发现电脑CPU占用率太高,接近100%,磁盘有时也达到100%。怀疑没有用GPU进行训练。 任务管理器中只有CPU、内存、磁盘...2、查看GPU占用率 (1)打开cmd窗口(win+R,再输入cmd) ...
  • GPU占用率查看: 方法一:任务管理器 如图,GPU0和GPU1的占用率如下显示。 方法二:GPU-Z软件 下面两个GPU,上面是GPU0,下面是GPU1 sensors会话框里的GPULoad就是占用率 大家可以查看GPU0和GPU1的...
  • 查看GPU占用

    2020-08-28 19:22:41
    (3)将文件拖入cmd窗口,就可以显示GPU信息。发现:GPU利用率很低,不到5%。 第一行是版本信息,第二行是标题栏,第三行就是具体显卡信息了。 GPU:编号,0 Name:显卡名,NVS 4200M TCC/WDDM:WDDM Fan:风扇转速...
  • 1 linux查看当前服务器GPU占用情况:nvidia-smi 周期性输出GPU使用情况: (如设置每3s显示一次GPU使用情况) watch -n 3 nvidia-smi 效果如下: 2 指定GPU训练,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定 如果要指定第2块GPU...
  • 1、把以下路径添加到系统环境变量中(具体情况具体对待,最好先在...2、终端运行nvidia-smi,回车即查看: C:\Users\tt>nvidia-smi 若想每1秒刷新一次,可以加参数 -l 1: C:\Users\tt>nvidia-smi -l 1 ...
  • Linux系统中如何查看CPU和GPU占用

    千次阅读 2018-11-15 19:10:56
    对于当前采用GPU进行视频编解码的方式来说,我们需要经常查看GPU占用率,当然也会耗费一部分CPU资源,以下给大家介绍以下GPU和CPU查看方式 (1)GPU占用查看: xShell登录某个节点,进入cd /opt/intel/mediasdk/...
  • 查看gpu,cpu占用情况

    千次阅读 2019-05-16 14:26:54
    用以下命令查看gpu占用情况 watch -n 1 nvidia-smi 或者终端直接输入: nvidia-smi 查看自己电脑里的gpu有没有 lspci |grep -i nvidia 查看cuda版本 nvcc -V 查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn...
  • 查看一台服务器上所有显卡上的使用者和GPU占用情况 安装gpustat pip install gpustat 安装完成后使用下面命令即可 watch -n 2 --color gpustat --c 查看完成后 Crtl +c 即可退出 ...
  • 定时查看GPU程序占用的显存

    千次阅读 2019-06-17 17:29:46
    定时查看GPU程序占用的显存 https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52649174
  • Linux查看GPU温度和占用

    千次阅读 2019-07-26 21:34:02
    转载自Linux查看GPU信息和使用情况,仅用作个人学习备份 Linux查看显卡信息:lspci | grep -i vga使用nvidia GPU可以:lspci | grep -i nvidia前边的序号 "00:0f.0"是显卡的代号(这里是用的虚拟机);查看指定显卡的...
  • linux 检测 GPU 占用

    2019-11-05 10:00:01
    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。 1. 显示当前GPU使用情况 Nvidia自带了一个...
  • 查看机器上GPU情况 命令: nvidia-smi 功能:显示机器上gpu的情况 命令: nvidia-smi -l 功能:定时更新显示机器上gpu的情况 命令:watch -n 3 nvidia-smi 功能:设定刷新时间(秒)显示GPU使用情况 在终端...
  • 查看GPU使用情况 [10/10/2019 9:32:48 PM] root@xyj-W580-G20:~# nvidia-smi 强制关闭线程 2941 [10/10/2019 9:33:53 PM] root@xyj-W580-G20:~# kill -9 2941 效果 关闭之后,在GPU使用表就看不...
  •   在使用GPU跑深度学习的时候,报错RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 26.00 MiB (GPU 0;...更根本的,查看一下GPU的使用情况,然后将占用较高却又没用的程序给关了。具体怎么查看
  • 查看GPU进程并杀死

    2019-08-28 20:41:46
    查看GPU占用进程 sudo fuser -v /dev/nvidia* 杀死某个进程 kill -9 PID

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