nvidia-smi

最新推荐文章于 2024-10-22 11:42:33 发布
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  1. 卸载掉原有驱动

sudo apt-get remove --purge nvidia-*

如果出现kernel错误，查错的时候可以考虑gcc版本的问题

显卡算力 - json
消极的人永远是对的，积极的人选择勇往直前
07-05 285
【代码】显卡算力 - json。
nvidia-smi输出解析
QT-Smile
10-23 457
nvidia-smi输出解析
nvidia-htop:一种丰富nvidia-smi输出的工具
08-05
英伟达-htop 用于丰富nvidia-smi输出的工具。 安装 pip3 install nvidia-htop 是的，这个工具自 2021 年以来一直在 PyPi 上！ 享受超级简单的安装方式。 用法 nvidia-htop.py [-l [length]] print GPU utilization with usernames and CPU stats for each GPU-utilizing process -l|--command-length [length] Print longer part of the commandline. If `length' is provided, use it as the commandline length,
nvidia-smi详解
专注于人工智能领域的小何尚
04-18 8407
大多数用户都知道如何检查他们的 CPU 的状态，查看有多少系统内存可用，或者找出有多少磁盘空间可用。相比之下，从历史上看，密切关注 GPU 的运行状况和状态一直比较困难。如果您不知道去哪里寻找，甚至可能难以确定系统中 GPU 的类型和功能。值得庆幸的是，NVIDIA 最新的硬件和软件工具在这方面做出了很好的改进。该工具是 NVIDIA 的系统管理接口 (nvidia-smi)。根据您卡的代号，可以收集不同级别的信息。此外，可以启用和禁用 GPU 配置选项（例如 ECC 内存功能）。
GPU（三）nvidia-smi
NUCEMLS的博客
03-06 1万+
通过前面的文章，我们对GPU和cuda有了初步的了解，并且说到可以用nvidia-smi命令来验证cuda和查看GPU信息，本文我们对该命令做个简单介绍。
【自用】nvidia-smi命令详解
weixin_46052134的博客
06-05 4272
在深度学习等场景中，nvidia-smi命令是我们经常接触到的一个命令，用来查看GPU的占用情况，可以说是一个必须要学会的命令了，普通用户一般用的比较多的就是nvidia-smi的命令，其实掌握了这一个命令也就能够覆盖绝大多数场景了，但是本质求真务实的态度，本文调研了相关资料，整理了一些比较常用的nvidia-smi命令的其他用法。持续模式的状态，持续模式虽然耗能大，但是在新的GPU应用启动时花费的时间更少，图上显示的是：On。本机中的GPU编号（有多块显卡的时候，从0开始编号）图上GPU的编号是：0。
nvidia-smi的简介、安装使用的安装包
11-14
**nvidia-smi详解** `nvidia-smi`（NVIDIA System Management Interface）是NVIDIA公司推出的一个命令行工具，用于管理和监控NVIDIA GPU设备。它提供了对GPU硬件状态的实时视图，包括GPU温度、功率消耗、内存使用...
nvidia-smi User Guide手册英文直译中文版
最新发布
07-15
### nvidia-smi命令行工具概述 Nvidia-smi是NVIDIA系统管理接口的命令行实用程序，用于监控和管理NVIDIA GPU设备。它提供实时监控GPU状态的功能，包括温度、功率消耗、内存使用情况、GPU利用率等。通过该工具，用户...
cluster-smi：nvidia-smi，但用于整个GPU集群
02-02
集群SMI 与nvidia-smi相同，但用于多台计算机。... cluster-smi-local与nvidia-smi相同，但通过-p标志提供更多详细的过程信息： user@host $ cluster-smi-local -p Thu Jan 18 21:44:51 2018 +-------------
nvidia-smi.exe nvidia-smi.exe
02-15
nvidia-sim简称NVSMI，提供监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能，一个跨平台工具，支持标准的NVIDIA驱动程序支持的Linux和WindowsServer 2008 R2 开始的64位系统
【CUDA】nvidia-smi命令
GG_Bruse的博客
10-22 5763
nvidia-smi 提供了GPU技术参数、使用温度和电源管理等重要信息。
nvidia-smi命令显示GPU实时运行状态
hb_learing的博客
02-26 1万+
在跑深度学习时，需要了解GPU的资源利用情况，就要用到nvidia-smi命令。 nvidia-smi 配合watch命令可实时显示GPU运行状态（以1秒的间隔刷新）。 watch -n 1 nvidia-smi 参数描述： 第一栏的Fan：N/A是风扇转速，从0到100%之间变动，这个速度是计算机期望的风扇转速，实际情况下如果风扇堵转，可能打不到显示的转速。有的设备不会返回转速，因为它不依赖风扇冷却而是通过其他外设保持低温（比如我们实验室的服务器是常年放在空调房间里的）。 第二栏的Temp：是温度，
Nvidia-smi简介及常用指令及其参数说明
热门推荐
小C的博客
10-10 21万+
【时间】2018.10.10 【题目】Nvidia-smi简介及常用指令及其参数说明 目录 一、什么是Nvidia-smi 二、常用的Nvidia-smi指令 三、各种指令参数总结 一、什么是Nvidia-smi nvidia-smi是nvidia 的系统管理界面 ，其中smi是System management interface的缩写，它可以收集各种级别的信息，查看显存使用情况。...
NVIDIA-SMI系列命令总结
handsome_bear的博客
07-03 10万+
1  NVIDIA-SMI介绍         nvidia-smi简称NVSMI，提供监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能，是一个跨平台工具，它支持所有标准的NVIDIA驱动程序支持的Linux发行版以及从WindowsServer 2008 R2开始的64位的系统。该工具是N卡驱动附带的，只要安装好驱动后就会有它。     Windows下程序位置：C:\Program Files\N...
CUDA之nvidia-smi命令详解
mjiansun的专栏
12-05 10万+
nvidia-smi是用来查看GPU使用情况的。我常用这个命令判断哪几块GPU空闲，但是最近的GPU使用状态让我很困惑，于是把nvidia-smi命令显示的GPU使用表中各个内容的具体含义解释一下。   这是服务器上特斯拉K80的信息。  上面的表格中：  第一栏的Fan：N/A是风扇转速，从0到100%之间变动，这个速度是计算机期望的风扇转速，实际情况下如果风扇堵转，可能打不到显示的转速...
nvidia-smi输出内容释义及使用
Hello，Sunpro!
12-11 2454
nvidia-smi(NVIDIA System Management Interface) 是基于nvml的gpu的系统管理接口,主要用于显卡的管理和状态监控。 1.基础命令nvidia-smi 安装完成后在命令行或终端输入命令nvidia-smi，即可看到下面的信息（点击放大）: 包含了显卡的信号、温度、风扇、功率、显存、使用率、计算模式等信息。 2.实用命令 #帮助 nvidia-smi -h #持续监控gpu状态 （-lms 可实现毫秒级监控） nvidia-smi -l 3 #每三秒刷新一
NVIDIA-smi
03-25
<think>好的，我现在要帮助用户了解如何使用nvidia-smi来检查GPU状态。首先，我得回忆一下nvidia-smi的基本命令和功能。根据用户提供的引用内容，nvidia-smi是NVIDIA的系统管理接口，能查看GPU的实时状态，包括温度、使用率、内存情况等[^2][^4]。 用户可能需要知道最基础的命令，也就是直接输入nvidia-smi。这会显示一个概要信息，比如GPU型号、驱动版本、各个GPU的使用率、温度、显存占用等。引用[1]和[2]都提到了这一点，所以应该首先介绍这个命令。 接下来，用户可能想定期监控GPU状态。这时候可以介绍使用watch命令，比如每隔几秒刷新一次，这样就能实时观察变化。例如watch -n 1 nvidia-smi，这样每隔1秒更新一次。但用户提供的引用里没有提到这个，不过根据常识，这是一个常用的方法，可以补充进去，但需要标注是补充的知识点。 用户还可能关心具体某个进程的GPU占用情况，这时候需要提到nvidia-smi -q或者结合grep来过滤信息。引用[2]提到可以查看运行中的进程及其资源占用，所以应该说明如何查看进程信息，比如使用nvidia-smi -q -i 0来查看第一个GPU的详细信息，或者nvidia-smi pmon来监控进程。 另外，用户可能想持续监控GPU状态，这时候可以建议将输出重定向到文件，或者使用更高级的工具如gpustat，但根据引用内容，可能只需要提到nvidia-smi本身的循环查询功能，比如使用--loop=几秒的参数，但需要确认是否支持。根据引用中的信息，可能没有提到，但nvidia-smi确实支持--loop参数，比如nvidia-smi -l 1，每隔1秒更新一次，这可能是一个有用的点，但需要检查是否正确。不过引用[4]提到的是基本用法，所以可能需要补充这一点，但要注意准确性。 然后，用户提供的引用中有检查GPU可用性的代码，比如使用Python的PyTorch检查CUDA是否可用，以及检查nvidia-smi是否存在。这部分可以指导用户如何在自己的代码中集成GPU检查功能，比如引用[3]中的代码示例，应该解释一下这个函数的作用，帮助用户理解如何在脚本中实现自动检查。 此外，用户可能遇到的问题包括nvidia-smi命令找不到，这时候需要提示用户检查驱动安装是否正确，或者路径是否包含在环境变量中。引用[3]提到如果nvidia-smi不存在会返回错误，所以需要提醒用户确保驱动安装正确。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问，比如如何解读nvidia-smi的输出中的各个指标，如何监控GPU温度，或者如何处理显存不足的问题。同时，用户可能还想知道如何自动化监控，或者集成到自己的应用中，所以相关问题可以围绕这些方面展开。 总结一下，回答的结构应该是先介绍基本命令，然后详细参数和示例，接着是持续监控的方法，然后是代码中的集成，最后是常见问题。确保每个部分都有引用支持，或者明确标注补充内容。同时，要检查LaTeX格式是否符合要求，虽然这个问题中可能用不到数学公式，但如果有的话，要确保正确使用$和$$。不过当前问题主要涉及命令行和代码，可能不需要数学表达式，但需要确保代码块正确使用三个反引号包裹。</think>### 如何使用 NVIDIA-smi 检查 GPU 状态？ #### 1. **基本命令** 在终端直接输入以下命令，即可查看 GPU 的实时概要信息，包括使用率、温度、显存占用等[^1][^2]： ```bash nvidia-smi ``` 输出示例： ``` +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 535.54.03 Driver Version: 535.54.03 CUDA Version: 12.2 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 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 NVIDIA RTX 4090 Off | 00000000:01:00.0 Off | Off | | 0% 45C P8 10W / 450W | 0MiB / 24564MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ ``` #### 2. **详细状态查询** - **查看所有 GPU 的详细信息**（包括电源、时钟频率、ECC 错误等）： ```bash nvidia-smi -q ``` - **查看指定 GPU 的状态**（例如 GPU 0）： ```bash nvidia-smi -q -i 0 ``` - **筛选特定指标**（如温度）： ```bash nvidia-smi -q | grep "GPU Current Temp" ``` #### 3. **实时监控** - **每隔 1 秒刷新 GPU 状态**： ```bash watch -n 1 nvidia-smi ``` 或使用 `nvidia-smi` 自带的循环参数： ```bash nvidia-smi -l 1 # 每秒刷新一次 ``` #### 4. **进程级 GPU 资源监控** 查看占用 GPU 的进程及其显存使用情况： ```bash nvidia-smi pmon # 实时进程监控 ``` 或通过查询显存占用： ```bash nvidia-smi --query-compute-apps=pid,used_memory --format=csv ``` #### 5. **代码中检查 GPU 可用性** 通过 Python 脚本检查 GPU 是否可用（需安装 PyTorch）[^3]： ```python import torch import os def check_gpus(): if not torch.cuda.is_available(): print("CUDA 不可用") return False if "NVIDIA System Management" not in os.popen("nvidia-smi -h").read(): print("未找到 nvidia-smi 工具") return False return True if check_gpus(): print("GPU 可用") ``` #### 6. **常见问题排查** - **若 `nvidia-smi` 不可用**： 检查 NVIDIA 驱动是否安装（Ubuntu 下可运行 `nvidia-smi` 确认）。 - **显存占用高但计算利用率低**： 可能是显存泄漏或程序未充分调用 GPU 计算资源，需结合代码分析。 --- ###
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