nvidia显卡的Exclusive Process模式

本文介绍如何利用NVIDIA显卡GPU通过设置Exclusive Process模式提高神经网络训练效率。该模式允许GPU只运行一个计算进程。文章还介绍了如何使用nvidia-smi命令设置ComputeMode,并展示了如何查看GPU上是否有计算进程正在运行。

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利用nvidia显卡GPU进行神经网络训练的时候,可以使用Exclusive  Process模式来提高效率。表示只能运行一个计算进程独占GPU。

使用nvidia-smi命令设置GPU的Compute Mode为Exclusive  Process(老版本的cuda还有Exclusive  Thead,已经废掉了)

sudo nvidia-smi -c 3

怎么看现在GPU有没有计算进程,需要用nvidia-smi命令,在processes列表中看到type为C的进程就是计算进程。当有一个计算进程那么就不会让其他进程使用了。

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.56       Driver Version: 418.56       CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 950     Off  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| 39%   45C    P0    27W / 100W |    304MiB /  1995MiB |      0%   E. Process |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  GeForce GTX 950     Off  | 00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
| 51%   60C    P0    89W / 100W |   1062MiB /  2002MiB |     98%   E. Process |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1646      G   /usr/lib/xorg/Xorg                            65MiB |
|    0      2647      G   /usr/bin/gnome-shell                         140MiB |
|    0      4152      G   /usr/lib/firefox/firefox                       1MiB |
|    0      8865      G   /usr/lib/firefox/firefox                       1MiB |
|    0     13823      G   /usr/lib/xorg/Xorg                            47MiB |
|    0     21056      C   /usr/lib/libreoffice/program/soffice.bin      32MiB |
|    1     24945      C   nnet3-train                                 1050MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

 

<think>好的,我需要帮助用户解决他们关于Tesla K80显卡在Ubuntu 24.04系统下安装正常,nvidia-smi输出无问题,CUDA版本为11.4的情况下的进一步问题。用户之前已经得到了关于驱动安装和兼容性的详细解答,现在可能想知道接下来可以做什么,或者是否存在潜在的问题需要注意。 首先,用户确认了显卡驱动安装正常,nvidia-smi显示没有问题,CUDA版本是11.4。接下来需要验证CUDA是否正确安装,确保能够运行CUDA程序。用户可能需要运行一些测试程序,比如官方的CUDA示例,来确认计算功能是否正常。同时,用户可能关心深度学习框架的支持情况,比如TensorFlow和PyTorch在CUDA 11.4下的兼容性版本,以及如何配置这些框架以使用GPU。 另外,用户可能需要优化GPU的使用,尤其是在处理多任务或者内存管理方面。例如,设置TensorFlow的内存增长选项,避免内存被一次性占满。此外,用户可能对多GPU的使用有疑问,特别是Tesla K80是双芯片设计,需要正确配置环境变量来利用两个GPU。 还需要提醒用户注意CUDA 11.4的兼容性限制,比如支持的PyTorch和TensorFlow版本较旧,可能存在功能缺失或安全漏洞。如果用户需要更新的深度学习框架,可能需要手动编译或者考虑升级硬件。 此外,用户可能会遇到常见的错误,比如权限问题导致CUDA无法访问设备,这时候需要将用户加入video或render组。或者,在使用多GPU时负载不均,需要正确设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。 最后,建议用户进行性能测试,监控GPU的使用情况,确保在运行任务时GPU资源被充分利用,同时注意散热和功耗管理,特别是在长时间运行计算任务时。</think>### **Tesla K80 + CUDA 11.4 环境深度指南** --- #### **一、环境验证与基准测试** ##### **1. CUDA 基础功能验证** ```bash # 运行官方测试工具 cd /usr/local/cuda-11.4/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery # 应显示 K80 详细信息并返回"Result = PASS" # 带宽测试(双芯片需分别测试) nvidia-smi -i 0 --query-gpu=clocks.max.gr,clocks.max.mem --format=csv # 检查频率是否正常 ``` ##### **2. 深度学习框架兼容性** | **框架** | **最高支持版本** | **关键限制** | |---------------|------------------|----------------------------------| | TensorFlow | 2.6.x | 不支持自动混合精度训练 (AMP) | | PyTorch | 1.10.x | 缺少 TorchScript 部分优化 | | CUDA Toolkit | 11.4.48 | 无法使用 cuDNN 8.3+ 新特性 | --- #### **二、多 GPU 协同工作配置** **K80 双芯片调用策略**: ```bash # 显式分配两个逻辑设备 (物理单卡双芯) export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 # 对应 K80 的两个 GK210 芯片 # PyTorch 多卡示例 import torch model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1]) ``` **内存隔离管理**(防止跨芯片内存溢出): ```python # TensorFlow 显存分段配置 gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU') tf.config.set_logical_device_configuration( gpus[0], [tf.config.LogicalDeviceConfiguration(memory_limit=12288), tf.config.LogicalDeviceConfiguration(memory_limit=12288)] ) ``` --- #### **三、性能优化关键点** ##### **1. 计算模式强制锁定** ```bash sudo nvidia-smi -i 0 -c EXCLUSIVE_PROCESS # 禁止其他进程抢占 GPU ``` ##### **2.
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