linux(ubuntu)下英伟达Nvidia 显卡监控工具nvtop使用方法

当nvidia-smi无法满足查看GPU历史数据需求时,可以使用nvtop工具。nvtop提供实时GPU使用情况的详细视图,包括内存和GPU利用率的变化曲线。通过apt install nvtop安装后,无需手动安装官方驱动,除非之前已手动安装过。安装完毕需重启,然后运行nvtop即可开始监控。

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一、问题背景

我们常用nvidia-smi指令来查看显卡的使用情况,这种方法可以看出每张显卡内存和GPU利用率的实时情况,但看不出历史数据和变化曲线,这个时候就需要用到nvtop了。

二、nvtop命令

Nvtop代表NVidia TOP,这是用于NVIDIA GPU的任务监视器。它可以处理多个GPU,并以熟悉的方式打印有关它们的信息。如图所示,很直观的显示了每张显卡的内存、GPU利用率曲线。

安装方法
apt install nvtop

安装完之后,可以执行nvtop -h来查看使用方法

启动nvtop:在terminal直接输入nvtop即可

经过测试,你如果是如下手动安装的显卡驱动,需要 apt install nvtop安装完后,重启。重启之后再安装
sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-440.82.run --no-opengl-files。

总结:

  1. apt install nvtop
  2. 重启
  3. 手动再安装官方驱动sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-440.82.run --no-opengl-files。(参考URL: https://docker.blog.youkuaiyun.com/article/details/106624245)
<think>好的,我现在需要帮用户解决如何在Docker中同时运行多个使用GPU的项目的问题。首先,我得回顾一下用户之前的对话。用户之前询问了在Ubuntu 22.04上如何分配资源运行Docker项目,现在他们提到项目中使用了GPU,想同时运行多个项目。所以,我需要结合之前的建议,扩展到GPU的使用场景。 首先,用户可能已经知道如何限制CPU和内存资源,但GPU的资源分配可能不太一样。我需要考虑Docker中GPU资源管理的机制。记得NVIDIA提供了Container Toolkit来支持GPU在容器中的使用,所以可能需要安装这个工具包。 接下来,用户想同时运行多个项目,每个项目可能需要不同的GPU资源。这里需要明确如何分配GPU给不同的容器。例如,是否可以指定使用特定的GPU设备,或者分配GPU的特定核心或内存。可能需要使用NVIDIA相关的Docker参数,比如--gpus选项。 然后,资源隔离是关键。多个容器共享GPU时,如何避免资源冲突?可能需要使用GPU MIG(Multi-Instance GPU)技术,如果用户的GPU支持的话。不过这可能对硬件有要求,需要用户确认。另外,NVIDIA的CUDA MPS(Multi-Process Service)可能也是一个选项,但可能会增加复杂性。 接下来,考虑使用Docker Compose来管理多个服务。每个服务可以配置不同的GPU资源限制,比如指定不同的GPU设备或核心。需要检查Docker Compose的版本是否支持GPU资源声明,可能需要特定的语法。 用户可能还关心性能监控,如何查看各个容器使用的GPU资源。需要推荐nvidia-smi命令,或者使用nvtop这样的工具。此外,在Docker容器内部可能需要安装NVIDIA工具包来监控,或者通过宿主机查看所有容器的使用情况。 另外,存储和网络的配置也可能影响多个项目的运行。例如,如果每个项目需要不同的数据集,可能需要挂载不同的卷。端口映射也需要避免冲突,每个容器应该使用不同的宿主机端口。 需要注意的是,GPU资源分配不像CPU和内存那样灵活,尤其是在多个容器共享同一块GPU时。如果用户的项目需要大量GPU资源,可能需要多块GPU,或者考虑使用容器编排工具如Kubernetes来管理,但这可能超出当前问题的范围。 然后,我应该分步骤来组织回答,可能包括安装NVIDIA工具包,运行多个容器并分配GPU资源,使用Docker Compose配置,资源隔离方法,以及监控和注意事项。 需要验证一些技术细节,比如使用--gpus device=0或1来指定不同GPU,或者使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。同时,注意不同版本的Docker和NVIDIA工具包可能有不同的语法,需要确认兼容性。 最后,提醒用户注意资源争用的问题,如果多个容器在同一GPU上运行,可能导致性能下降,需要合理分配任务或增加硬件资源。可能还需要测试不同配置下的性能,以找到最优方案。</think>在 Docker 中同时运行多个使用 GPU 的项目,需合理分配 GPU 资源以避免冲突。以下是详细方法和示例: --- ### **1. 基础准备:安装 NVIDIA Container Toolkit** 确保宿主机已安装 NVIDIA 驱动和 Docker 后,配置 GPU 支持: ```bash # 添加 NVIDIA 仓库 distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list # 安装工具包 sudo apt update sudo apt install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker ``` --- ### **2. 运行多个 GPU 容器的策略** #### **(1) 共享全部 GPU(默认)** 所有容器共享全部 GPU 资源(适用于轻量任务): ```bash docker run -d --gpus all --name project1 your_image:latest docker run -d --gpus all --name project2 your_image:latest ``` #### **(2) 指定特定 GPU 设备** 若宿主机有多个 GPU(如 2 块),可分配不同 GPU 给不同容器: ```bash # 分配 GPU 0 给容器1 docker run -d --gpus '"device=1"' --name project2 your_image:latest ``` #### **(3) 精细分配 GPU 资源** - **按显存限制**:通过环境变量 `NVIDIA_VISIBLE_DEVICES` 控制显存分配(需镜像支持): ```bash # 容器1 使用 GPU 0 的 50% 显存 docker run -d --gpus 0 --env NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0 --env GPU_MEMORY_LIMIT=50% your_image:latest # 容器2 使用 GPU 1 的 70% 显存 docker run -d --gpus 1 --env NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=1 --env GPU_MEMORY_LIMIT=70% your_image:latest ``` --- ### **3. 使用 Docker Compose 管理多容器** 创建 `docker-compose.yml`,为不同服务分配 GPU: ```yaml version: '3.8' services: project1: image: your_image:latest deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 1 capabilities: [gpu] environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0 # 指定 GPU 0 command: [...] # 项目启动命令 project2: image: your_image:latest deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 1 capabilities: [gpu] environment: - NVIDIA_VISI
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