监测GPU运行情况

最新推荐文章于 2025-04-25 11:39:11 发布
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本文介绍如何使用nvidia-smi命令来监控GPU的使用情况，包括温度、利用率等关键指标。
nvidia-smi ---> 查看GPU 具体使用情况


sh monitor.sh


watch -n2.0 nvidia-smi \
--query-gpu=index,timestamp,name,temperature.gpu,utilization.gpu,utilization.memory,memory.total,memory.free,memory.used \
--format=csv
GPU性能实时监测的实用工具
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本文主要介绍了GPU性能实时监测的实用工具，希望能对使用GPU的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
【python实现】实时监测GPU，空闲时自动执行脚本
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【代码】【python实现】实时监测GPU，空闲时自动执行脚本。
MindSpore 1.1.1 GPU版运行检测bug
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GPU 利用率(Utilization) 是一个误导性指标!
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强化学习曾小健
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是大型语言模型中众所周知的瓶颈，为此业界开发了诸如 FlashAttention 的 内核融合技术 来解决其内存受限的特性。性能的最佳指标之一。试图自动完成这项工作，但截至本文撰写时，该工具 与 FSDP 等新型分布式策略兼容性不佳 ，且由于计算图中断问题，实践中未能兑现预期的加速效果。值得注意的是，英伟达 DCGM （数据中心 GPU 管理器）默认就提供流多处理器活动的监控数据。本文旨在揭示这一发现的过程，并分享我们在此过程中获得的其他洞见。计算资源和内存接口的使用率”，这种表述具有显著的语义不确定性。
Win11任务栏升级：实时监控CPU与内存使用率
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用户还可以自定义任务栏中的资源监视器图标，使其更加符合个人喜好。在任务栏设置中，可以找到“任务栏图标”选项，点击“自定义”按钮，选择自己喜欢的图标样式。Win11任务栏升级后，实时监控CPU与内存使用率的功能使得用户可以更加便捷地管理电脑性能。通过启用资源监视器、使用快捷键以及自定义任务栏图标等方式，用户可以轻松掌握系统的资源使用情况，确保电脑运行的流畅与稳定。
在任务栏显示CPU、GPU负载，百分比例，温度
Renyu195的博客
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只看CPU和GPU温度，不看其他的，只把两个硬件的温度显示在任务栏。
[阅读笔记]GPU-Util指标的重新理解
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树莓派CPU和GPU温度监测
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Python-一个gpustat的web界面监测GPU集群节点负载状态
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`nvidia-smi` 是NVIDIA提供的管理工具，可以报告GPU的温度、功率消耗、内存使用情况以及正在运行的进程等。`gpustat` 对 `nvidia-smi` 的输出进行解析，然后格式化成易于阅读的文本。 对于 `gpustat-web`，它是将 `...
cpu gpu 监测工具
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NVIDIA的"GeForce Experience"和AMD的"Radeon Software"是官方提供的GPU监控和优化工具，它们不仅能监测GPU状态，还能自动调整设置以获得最佳性能。第三方工具如"MSI Afterburner"和"Gpu-Z"提供了丰富的自定义选项，...
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docker做了端口映射却不能访问
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英伟达 (Nvidia) GPU 系统管理界面（SMI）
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实时查看GPU显存占用、功耗、进程状态
百年孤独百年的博客
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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。
GPU Memory Usage占满而GPU-Util却为0的调试
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最近使用github上的一个开源项目训练基于CNN的翻译模型，使用THEANO_FLAGS='floatX=float32,device=gpu2,lib.cnmem=1' python run_nnet.py -w data/exp1/，运行时报错，打印"The image and the kernel must have the same type.inputs(float64), kern...
Nvidia GPU相关包与命令及参考链接
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转载自：http://linuxperformance.top/ Nvidia GPU相关包与命令及参考链接 作者: yanyun  时间: August 5, 2017  分类: NVIDIA GPU Nvidia GPU相关包与命令及参考链接 GPU涉及一些驱动和工具包。列出来便于统一搜藏和翻阅。 CUDA toolkit CUDA toolkit是Nv
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问题1：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA  解决：代码中添加 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 问题2：Tensorflow GPU显存...
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有花堪折直须折，莫待无花空折枝。
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可以通过GPU_Z和CPU_Z这两个软件检测，附上下载地址（点我）下载好了直接运行，得到大部分基本参数，在到所买产品的官网上找到对应的产品，把各个参数对比，大致差不了多少，差太多的就是假货啦...
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### 如何监控和查看GPU运行状况及性能指标 为了有效管理和优化基于GPU的工作负载，了解并持续监测GPU的各项性能指标至关重要。这不仅有助于提高资源利用效率，还能帮助及时发现潜在问题。 #### 主要监控项 对于GPU而言，主要应关注以下几个方面： - **显存使用情况**：包括总显存量与当前已用显存量。这对于评估是否有足够的空间来存储模型及其输入数据非常重要[^1]。 - **GPU利用率**：即GPU实际工作时间占总时间的比例。高利用率通常意味着更高效的计算资源使用；反之，则可能暗示存在未充分利用的情况或者某些环节成为瓶颈[^3]。 - **温度控制**：过高温度会影响设备寿命甚至造成损坏风险。因此保持在一个安全范围内十分必要[^2]。 - **驱动程序版本**：确保所使用的驱动是最新的稳定版能够提供更好的兼容性和性能表现。 #### 实现方法 针对上述提到的关键点，可以通过多种方式来进行有效的监控： ##### 使用`nvidia-smi` 命令行工具 `nvidia-smi` 提供了一个简单的方法来获取即时的状态报告，它能快速显示出有关于GPU的各种信息，如功耗、频率、风扇转速等。此命令非常适合用于初步诊断或一次性查询场景。 ```bash nvidia-smi ``` ##### 部署Prometheus与Grafana 当涉及到长期跟踪记录以及可视化呈现时，采用Prometheus配合Grafana是一个不错的选择。前者负责收集来自不同源的数据（例如通过部署`nvidia_gpu_exporter`），后者则擅长创建交互式的仪表板以便直观理解这些复杂的信息流[^4]。 ##### 利用专用软件 像Nvtop这样的应用程序提供了更加友好且功能丰富的界面，允许用户以近乎实时的方式观察到详细的统计资料变化趋势图谱，特别适合那些希望获得更为深入洞察的人士使用。 #### 性能考量 除了日常运营维护外，在设计实验环境前也应当充分考虑目标硬件的能力范围。比如，如果计划执行大规模矩阵乘法运算密集型任务，则需重点考察候选产品的峰值浮点运算速度(GFLOPS)，因为这是决定整体处理效能的核心因素之一[^5]。
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