查看GPU内存和计算单元实时情况

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#nvidia #GPU #oom

于 2019-05-07 16:41:41 首次发布
nvidia-smi

还可以使用小程序gpustat

pip install gpustat
watch --color -n1 gpustat -cpu

更多数学原理小文请关注公众号：未名方略

操作系统内存分配与异构计算：CPU_GPU统一内存管理
操作系统内核探秘的博客
05-26 885
本文聚焦“CPU/GPU统一内存管理”这一核心技术，覆盖：传统异构内存的痛点、统一内存的核心概念（地址空间统一、页表映射、按需迁移）、操作系统实现原理、实战代码示例（基于CUDA）、典型应用场景（如深度学习训练），以及未来技术趋势。从“快递站的烦恼”故事切入，逐步拆解统一内存的核心概念→用“大仓库模型”解释技术原理→通过CUDA代码实战演示→分析实际应用场景→展望未来挑战。CPU主存：CPU直接访问的内存（如电脑的DDR4内存），容量大但访问速度比GPU显存慢。GPU显存。
查看gpu内存nvidia-smi
霜叶的博客
07-28 2625
要在Linux系统上查看NVIDIA GPU的使用情况，您可以使用nvidia-smi命令。这是一个NVIDIA提供的命令行工具，能够显示GPU的各种状态信息，包括但不限于使用率、内存使用情况、温度、时钟速度以及运行在GPU上的进程。nvidia-smi此输出提供了每块GPU的详细状态，包括GPU编号、名称、当前功耗、温度、利用率、已分配的显存和总显存等。同时，底部的“Processes”部分还会列出占用GPU资源的各个进程及其显存使用情况。如果您想更频繁地查看GPU状态，比如每秒查看一次，可以结合。
查看GPU(Windows下)内存
weixin_43821854的博客
07-30 9327
我们使用GPU做计算的时候,想了解GPU的使用情况,但是任务管理器没有GPU的信息.还好NVIDIA提供了相关的命令.是在路径C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI目录下nvidia-smi.exe.为了方便使用,我们将路径C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI加入系统环境变量.在cmd下执行: nvi...
GPU资源不足？分布式训练优化方案实践
最新发布
no2454410的博客
07-09 954
本文针对GPU显存不足问题，详细介绍了模型显存占用估算方法和优化技巧。显存占用主要由模型参数、优化器参数和输入输出三部分组成，可通过公式计算。优化技巧包括：减小batch size、使用16位浮点数、精简模型结构、缩短文本序列、释放无用变量、设置ReLU的inplace参数、梯度累积等。其中梯度累积是重点推荐的方法，可有效缓解显存压力。文章还推荐了GPU监控工具gpustat和nvtop，并分享了一个实用的显存计算Python实现。通过这些方法，可以在有限硬件条件下更高效地运行大型模型。
linux 查看GPU内存使用情况和CPU使用情况
王小二的博客
07-20 4212
查看GPU使用情况： nvidia-smi 查看GPU使用情况实例 相关解释： Fan：风扇转速，是计算机的期望转速，风扇故障则显示N/A； Temp：显卡内部的温度，单位是摄氏度； Perf：表征性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小性能； Pwr：能耗表示； Bus-Id：涉及GPU总线的相关信息； Disp.A：Display Active，表示GPU的显示是否初始化； Memory Usage：显存的使用率； Volatile GPU-Util：浮动的GPU
查看自己电脑上的显卡内存方法GPU
weixin_74009895的博客
10-30 2435
可以看到我的这个显卡大小是6G。
一些查看GPU内存使用情况的方法
weixin_43508894的博客
01-15 1159
我的例子中，14.42 GB 表示 PyTorch 预留了 14.42 GB 的显存，但未使用的部分可能会被未来的计算分配。当前由 PyTorch 分配并实际使用的 GPU 内存量，表示模型的当前计算正在使用的内存（例如存储激活值、权重等）。我的例子中，3.96 GB 表示目前模型和计算实际占用了约 3.96 GB 的显存。Allocated 是实际使用的内存，而 Reserved 包括未使用的预留内存。我的例子中，64.01 GB 表示运行过程中模型和计算一度使用了 64.01 GB 的显存。
cpu、内存、gpu情况.zip_查看cpu、内存、gpu情况
09-20
在"cpu、内存、gpu情况.py"脚本中，开发者可能已经实现了如下功能：通过调用上述方法，实时监控并打印出CPU的使用率、每个核心的负载，内存的总量、可用量和已用量，以及GPU的数量、显存占用情况和GPU的计算利用率。...
GPU并行计算加速的实时可视外壳三维重建及其虚实交互.pdf
09-25
3. **硬件优化**：GPU设计有专门的浮点运算单元和内存架构，优化了数据传输和计算，减少了计算延迟，从而提高了整体性能。 虚实交互是指用户与虚拟环境的实时互动，这要求系统具有高响应性和低延迟。GPU的并行计算...
基于Qt 的CPU GPU 内存 监控软件
09-03
【基于Qt的CPU GPU内存监控软件开发详解】 在IT领域，实时监控系统资源的状态对于优化应用程序性能、排查问题以及确保系统稳定运行至关重要。Qt作为一个跨平台的C++图形用户界面库，提供了丰富的功能，使得开发者...
云计算-基于GPU多核CPU平台下并行计算的实时超分辨和立体视图生成.pdf
06-30
总的来说，这篇论文深入探讨了如何利用云计算环境中的GPU和多核CPU平台进行并行计算，以实现超分辨率图像恢复和实时立体视图生成。通过优化并行计算策略，研究者成功地提升了处理速度，提高了图像质量和立体视图的...
gpu-z cpu 内存 显卡查看工具
10-04
能够查看cpu 内存 显卡等运行以及基本物理信息，方便实用
Linux 查看内存 和 GPU使用情况
ruguowoshiyu的博客
04-13 1940
查看内存使用情况，设置为0.1s 刷新一次watch -n 0.1 free -m执行这个命令后进入到内存使用情况界面，包括total,used,free,shared,buff/cache,available,free+部分buff/cache=available。available为可用内存按ctrl + c 退出查看gpu使用情况，同样设置为0.1s刷新一次watch -n 0.1 nvid...
linux下查看cpu个数，核数，线程数, GPU，内存
andy dennis的博客
11-07 7543
前言 有时我们也许想知道一个服务器上的性能如何。慢慢补充… 查看cpu个数 cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | sort | uniq | wc -l 查看cpu核数 cat /proc/cpuinfo | grep "core id" | sort | uniq | wc -l 查看cpu线程数 cat /proc/cpuinfo | grep "processor" | sort | uniq | wc -l 查看GPU 会显示出型号，显存，
实时查看GPU显存占用、功耗、进程状态
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百年孤独百年的博客
10-16 2万+
当运行深度学习命令时，我们总想查看GPU占用了多少显存，以便及时调整模型的参数。我之前总是’nvidia-smi’，然后一直↑+enter，一直盯着屏幕看显存占用情况。后来感觉太麻烦了，还要一直手动点击，真是费劲。现在我推荐使用以下两种方法查看显存占用情况。
对比Nvidia，AMD, Intel 的GPU的计算单元
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网上公开的资料非常多 AMD的计算单元是CU，NV的计算单元是SP，Intel的EU 编程模型都是SIMT NV的编程框架是cuda, AMD和intel 的编程框架是OpenGL 今天发现一个好玩的事情， AMD的基本计算单元是SIMD,外加一个Scalar ALU. Intel的基本计算单元是SIMD, NV基本计算单元是Scalar ALU. 居然没有用SIMD 这三个设计各有优缺点。 差异这么大的三个架构，居然都取得了很大的成功， 可能架构没那么重要 可能重要的是优化，优化，再优
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本书是获得了很多读者好评的Linux经典畅销书**《Linux从入门到精通》的第2版**。您应该能够查找父ID以f50f9524513f开头的图像,然后查找这些图像的子图像等.但是.Parent isn’t what you think.,所以在大多数情况下,您需要指定docker图像 – 以上所有才能使其工作,那么你也将获得所有中间层的图像ID.需要《Linux入门到精通》、《linux系统移植》、《Linux驱动开发入门实战》、《Linux开源网络全栈》电子书籍及教程的工程师朋友们劳烦您转发+评论。
专用gpu内存和共享gpu内存
03-08
### 专用 GPU 内存 vs 共享 GPU 内存 #### 区别 专用 GPU 内存是指专门为特定硬件单元设计并优化的内存资源，通常具有较高的访问速度和较低的延迟。这类内存主要用于存储那些频繁访问的数据，如纹理、顶点缓冲区和其他图形处理所需的信息[^1]。 相比之下，共享 GPU 内存则是指可以被不同类型的处理器（例如 CPU 和 GPU）共同访问的一片物理地址空间中的部分区域。它提供了灵活性，使得数据可以在两者之间快速交换而无需额外复制操作；然而，由于竞争条件的存在，可能会引入一定的同步开销[^2]。 #### 应用场景 对于需要极高带宽和低延迟的应用程序来说，专用 GPU 内存是理想的选择。典型例子包括实时渲染引擎中复杂的光影效果计算、大规模粒子系统的模拟等。在这种情况下，利用专用 GPU 内存能够显著提高效率，因为它们可以直接映射到相应的硬件加速路径上[^3]。 另一方面，当涉及到跨平台或多设备间协作的任务时，则更适合采用共享 GPU 内存方案。这不仅简化了编程模型，还促进了异构计算环境下的无缝集成。例如，在机器学习框架下训练神经网络的过程中，通过使用统一虚拟寻址机制来管理权重更新就是一个很好的实例[^4]。 #### 性能对比 从性能角度来看，专用 GPU 内存往往表现出更好的吞吐能力和更低的时间复杂度。这是因为其架构特性决定了更少的竞争冲突以及更高的局部性优势。具体而言： - **访问时间**：专用 GPU 内存拥有更快的响应时间和更高的传输速率； - **功耗表现**：尽管专用 GPU 内存可能消耗更多电力，但在单位时间内完成的工作量也相应增加，从而实现了整体能耗的有效控制； - **扩展能力**：随着任务规模的增长，基于专用 GPU 内存构建的系统更容易实现线性的性能增长模式。 ```cpp // 示例代码展示如何定义常量内存变量 __constant__ float constantMemoryData[SIZE]; // 定义一个大小为 SIZE 的浮点数数组作为常量内存 ```
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