深度学习训练中GPU占用0%

在模型训练过程中,许多小伙伴会打开win10的任务管理器查看GPU的占用率,却发现一直是0%,下面来解决这个问题。

首先,将硬件加速GPU计划关闭。

重启之后,在任务管理器的GPU中,将3D切换为Cuda。

看看此时,训练模型的时候是不是有GPU占用啦。

另外,查看cuda利用率,还可以在cmd中输入nvidia-smi,红框即为cuda占用率。

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### Ollama 和 DeepSeek GPU 使用率 0 的解决方案 #### 容器重建与重装 对于 Docker 部署的 Ollama 应用,当遇到 GPU 占用率极低的情况时,一种有效的处理方法是尝试删除当前容器并重新构建镜像。此操作有助于清除潜在的配置错误或资源分配问题[^1]。 #### 环境验证 确保开发环境中正确识别了 NVIDIA 显卡而非集成显卡或其他模拟设备。可以通过命令 `glxinfo -B` 进行检查,如果结果显示的是 N 卡,则表明硬件层面并无误配情况存在[^2]。 #### 日志分析 即使日志提示成功检测到 GPU 设备,实际应用过程中仍可能出现未能充分利用 GPU 资源的情形。建议深入审查应用程序的日志文件,寻找任何有关 CUDA 初始化失败或者其他可能导致性能瓶颈的信息。 #### 更新驱动程序和库 保持系统内所有涉及图形计算组件(如 Nvidia Driver, CUDA Toolkit)处于最新状态非常重要。过期版本可能会引发兼容性问题从而影响 GPU 性能发挥。定期更新这些软件包能够帮助排除因版本冲突引起的问题。 #### 修改Docker设置 有时默认的 Docker 设置不足以让容器内的进程充分访问主机上的 GPU 资源。调整 Docker 启动参数以增加对 GPU 访问权限可能是必要的措施之一。例如,在启动带有 GPU 支持的服务之前添加如下选项: ```bash --gpus all ``` 这会允许容器内部的应用尽可能多地利用可用的 GPU 功能[^4]。 #### 测试最小化案例 创建一个简单的测试项目来单独验证 GPU 是否被正常使用也是一个好办法。通过编写一段仅用于评估 GPU 工作状况的小型 Python 或 C++ 程序可以帮助定位具体原因所在。 ---
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