Windows10 设置 NVIDIA GPU GPU P-State 模式为 P0(最高性能)的办法

原创 已于 2025-11-25 14:19:15 修改 · 134 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习

于 2025-11-19 14:19:42 首次发布
GPU：NVIDIA GPU的发展历史，nvidia-smi的简介、安装、使用方法之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
08-30 1万+
GPU：NVIDIA GPU的发展历史，nvidia-smi的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 NVIDIA GPU的发展历史 nvidia-smi的简介 1、nvidia-smi是nvidia 的系统管理界面解释相关参数含义 2、NVIDIA系统管理接口——v388.73 3、支持产品: nvidia-smi的安装 nvidia-smi的使用方法 1、列出所有可用的 NVIDIA 设备命令 2、nvidia-smi的基础命令用法 NVIDIA GPU的发展历
[gpu驱动] H200 nvidia-fabricmanager-550升级到nvidia-fabricmanager-565报错，升级步骤
jundao1997的专栏
01-20 643
【代码】H200 nvidia-fabricmanager-550升级到nvidia-fabricmanager-565报错，升级步骤。
Windows10多显卡修改默认高性能卡
★匆匆★的专栏
05-06 4610
然后右键修改(M)输入“HighPerfAdapter=10DE&1C07&87881043;”，作用是把显卡添加到高性能。备注：HighPerfAdapter=10DE&1C07&87881043必须填自己的显卡ID，每张卡的ID不一样的。可以在“设备管理器>>属性>>详细信息”里查看硬件ID。2）查看是否有UserGpuPreferences项(K）通常刚重装好的系统是没有的。需要自己手工新建，右键新建项(K)重命名为UserGpuPreferences。4）按键盘“F5”刷新注册表，让配置生效。
GPU P-State 模式说明
Dennis-Chen的博客qN@&cVw)6M#a
05-21 1370
在 NVIDIA GPU 上，“P-State”（Performance State）用来表示显卡当前的性能／功耗等级，P0 代表最高性能（最高核心频率、最大功耗），数字越大性能越低、功耗越小。不同 P-State 的主要区别在于 GPU 核心频率（Graphics Clock）、内存频率（Memory Clock）与功率限制。
【NVIDIA】如何使用nvidia-smi命令管理和监控GPU
从善若水的博客
10-01 4550
当前各行各业都离不开GPU的加持，随着6G的研究进展，未来6G会是一个技术大融合的系统，其中就包括算力网络、AI、通信感知等对算力需求比较大的服务。下面我们学习一下GPU的管理和监控方法。
NVIDIA GPU MIG多实例&Multi-Instance GPU-中文用户指南
qq_27815483的博客
07-31 4229
本文主要的目的是介绍NVIDIA GPU MIG背后的概念、部署考虑因素，并提供MIG管理示例，以展示用户如何在支持MIG的GPU上运行CUDA应用程序。
NVIDIA GPU 性能调优与诊断完全指南
Dennis-Chen的博客qN@&cVw)6M#a
05-21 1367
本指南面向拥有 3×RTX A4000 的高性能计算环境，通过一系列系统级命令和最佳实践，帮助你在冷启动预热、持续负载、性能回归检测等场景中，对显卡功率上限、频率调控、风扇转速、GPU 上下文和缓存、NUMA 亲和性及多卡调度等关键环节进行全面诊断与优化，并辅以 GPU-Burn、glmark2、stress-ng 等压力测试工具。
nvidia GPU HPL&Linpack性能测试及调优建议
qq_27815483的博客
09-10 5393
HPL是针对现代并行计算机提出的测试方式。用户在不修改任意测试程序的基础上，可 以调节问题规模大小(矩阵大小)、使用CPU、GPU数目、使用各种优化方法等等来执行该测试程序，以获取最佳的性能。HPL采用高斯消元法求解线性方程组。求解 问题规模为N时，浮点运算次数为(2/3 * N^3－2*N^2)。因此，只要给出问题规模N，测得系统计算时间T，峰值=计算量(2/3 * N^3－2*N^2)/计算时间T，测试结果以浮点运算每秒（Flops）给出。HPL测试结果是TOP500排名的重要依据。 衡量计算机性能的
GPU监控入门：从nvidia-smi到nvtop
weixin_43227193的博客
10-07 1254
本文介绍了NVIDIA GPU监控的实用指南，重点讲解了nvidia-smi和nvtop工具的使用方法。文章将GPU监控与CPU监控进行类比，帮助用户快速理解核心概念。内容包括：1）驱动安装和工具配置；2）nvidia-smi输出解读；3）交互式工具nvtop的使用技巧；4）常见故障排查场景；5）高级功能如持久化模式设置和功耗限制调整。文章还提供了Windows系统下的使用方法，强调通过命令行访问nvidia-smi工具。该指南适合从新手到高级用户的不同需求，帮助用户有效监控和管理GPU资源。
nvidia-smi GPU卡信息获取
zhangdaolong
01-09 2581
nvidia-smi
通过 NVIDIA-SMI 统计GPU使用情况
orDream的博客
02-24 2938
按自定字段查询GPU信息，支持-i | --id=附加参量。可通过--format=csvnoheadernounitstimestamp: 查询时间，以"YYYY/MM/DD HH:MM:SS.msec"格式给出: 以字符串格式给出当前安装的Nvidia显卡驱动版本count: 显卡个数name或gpu_name: 官方给定的显卡名称serial或gpu_serial: 产品序列号，应与板载序列识别号一致，全球唯一uuid或gpu_uuid: 全球唯一设备编号，与板载识别号无关。
GPU系列(六)-NVIDIA GPU 驱动安装
sre救赎之路
05-05 9119
为了让 Kubernetes 能够发现 RDMA 设备，比如 IfiniBand ，并且被多个 Pod 使用，需要安装 k8s-rdma-shared-dev-plugin。命令可以看到一个 CUDA 的版本号，但这个版本号是 CUDA driver libcuda.so 的版本号，不是 CUDA Toolkit 的版本号。下载对应的版本，选择 Local Installer for Linux x86_64 (Tar) ，会得到一个 tar.xz 的压缩包。选择对应的版本下载。选择对应的驱动版本下载。
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 1097
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
【Python TensorFlow】 TCN-LSTM时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）
q22837656的博客
11-24 305
本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法(TCN-LSTM)，用于解决传统时间序列预测方法在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。该算法利用TCN的并行计算能力和LSTM的序列建模优势，通过五步流程实现：数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估。代码示例展示了数据读取、特征提取、归一化处理及模型训练过程，支持多种输入输出模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时序预测性能，适用于电力负荷、风电场功率等多种应用场景。
MixFormer: A Mixed CNN–Transformer Backbone
最新发布
2401_87277167的博客
11-25 579
​ 尽管基于自注意力机制的Transformer模型近年来通过建模长程语义依赖关系推动了医学影像分析的发展，但其在捕捉局部空间细节方面的能力仍逊于卷积神经网络（CNN）。本研究提出了一种新型分割网络（SEG），其核心是基于CNN-Transformer混合架构（MixFormer）的特征提取主干网络，旨在提升医学图像分割性能。MixFormer在网络下采样过程中有机融合了Transformer的全局信息建模能力和CNN的局部特征提取优势。
深度学习日记2025.11.20
leiming6的博客
11-20 582
在深度学习里通常指：。它是衡量的指标，比参数量更能反映“推理时到底要算多少”。
深度学习理论与实战：MNIST 手写数字分类实战
2501_92613722的博客
11-25 506
本文介绍了使用深层神经网络进行MNIST手写数字分类的完整流程。首先讲解了多分类问题的核心工具：Softmax函数将网络输出转换为概率分布，交叉熵损失衡量预测准确性。接着详细说明MNIST数据集的预处理方法，包括标准化和拉平处理。然后通过PyTorch搭建4层全连接网络，使用ReLU激活函数解决梯度消失问题，并展示了训练过程的关键代码。最后指出通过调整网络层数、激活函数等参数可以进一步优化模型性能，为后续学习更复杂网络结构奠定基础。
Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-21 1947
Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧
循环神经网络详解（五）：深层 RNN - 层次的艺术
limenga102的专栏
11-25 7
层次化思维： 通过多个抽象层次逐步理解序列数据。功能特化： 每层专注于特定级别的模式识别。渐进抽象： 从具体到抽象的特征学习过程。
#!/bin/bash# check for drivercommand -v nvidia-smi &> /dev/null || { echo >&2 "nvidia driver is not installed you will need to install this from community applications ... exiting."; exit 1; }echo "本机已安装Nvidia驱动程序"echoecho "在当前的服务器上找到以Nvidia显卡"echonvidia-smi --list-gpusechoecho "-------------------------------------------------------------"# 为显卡设置持久性模式（启用持久性模式时，即使没有活动进程，NVIDIA驱动程序也会保持加载状态）# 阻止模块卸载以阻止在模块重新加载时更改设置nvidia-smi --persistence-mode=1# 查询电源状态gpu_pstate=$(nvidia-smi --query-gpu="pstate" --format=csv,noheader);# 查询使用 GPU 的进程的 PIDgpupid=$(nvidia-smi --query-compute-apps="pid" --format=csv,noheader);# 通过检查字符串中是否存在任何 PID 来检查 PState 是否为零并且没有运行的进程。if [ "$gpu_pstate" == "P0" ] && [ -z "$gpupid" ]; thenecho "没有找到对应 PID，因此没有正在运行的进程"fuser -kv /dev/nvidia*echo "电源状态为："echo "$gpu_pstate" # 显示当前电源状态elseecho "电源状态为："echo "$gpu_pstate" # 显示当前电源状态fiechoecho "-------------------------------------------------------------"echoecho "当前功耗为："# 检查GPU的当前功耗nvidia-smi --query-gpu=power.draw --format=csvexit
11-12
由于没有提供具体的Bash脚本，以下是一个示例脚本用于检查Nvidia驱动、显卡状态及功耗，同时对其进行分析与优化说明。 ### 示例脚本 ```bash #!/bin/bash # 检查Nvidia驱动是否安装 if command -v nvidia-smi &> /dev/null then echo "Nvidia驱动已安装" else echo "Nvidia驱动未安装" exit 1 fi # 获取显卡状态和功耗信息 nvidia_info=$(nvidia-smi --query-gpu=name,index,temperature.gpu,power.draw,power.limit --format=csv,noheader) # 输出显卡状态和功耗信息 echo "显卡状态和功耗信息:" echo "$nvidia_info" # 检查功耗是否超过限制 while IFS=',' read -r name index temperature power_draw power_limit do power_limit_num=$(echo $power_limit | tr -d ' W') power_draw_num=$(echo $power_draw | tr -d ' W') if (( $(echo "$power_draw_num > $power_limit_num" | bc -l) )) then echo "显卡 $name (索引: $index) 功耗超过限制！当前功耗: $power_draw, 限制: $power_limit" fi done <<< "$nvidia_info" ``` ### 脚本功能分析 1. **驱动检查**：通过`command -v nvidia-smi`检查Nvidia驱动是否安装。若未安装，脚本输出提示信息并退出。 2. **信息获取**：使用`nvidia-smi`命令获取显卡的名称、索引、温度、当前功耗和功耗限制信息。 3. **信息输出**：将获取到的显卡状态和功耗信息输出。 4. **功耗检查**：遍历每个显卡的信息，比较当前功耗和功耗限制，若超过限制则输出警告信息。 ### 脚本优化建议 1. **错误处理**：在`nvidia-smi`命令执行失败时添加错误处理，避免脚本崩溃。 ```bash nvidia_info=$(nvidia-smi --query-gpu=name,index,temperature.gpu,power.draw,power.limit --format=csv,noheader 2>/dev/null) if [ $? -ne 0 ]; then echo "无法获取显卡信息，请检查Nvidia驱动或显卡硬件。" exit 1 fi ``` 2. **日志记录**：将输出信息记录到日志文件，方便后续查看和分析。 ```bash log_file="nvidia_status.log" echo "Nvidia驱动检查及显卡状态信息记录于 $(date)" >> $log_file echo "显卡状态和功耗信息:" >> $log_file echo "$nvidia_info" >> $log_file ``` 3. **定时执行**：使用`cron`任务定时执行脚本，实现定期监控。 ```bash # 每天凌晨2点执行脚本 0 2 * * * /path/to/your/script.sh ``` ### 相关问题
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值