java 获取GPU 信息(英伟达)

本文介绍了一种通过命令行工具nvidia-smi获取GPU信息的方法,包括显存使用情况、GPU名称等,并提供了一个Java实现示例,同时推荐了英伟达的开源工具dcgm-exporter用于更详细的GPU监控。

方案一

获取已用显存,总显存,gpu 名称,使用率等等

命令获取gpu信息

public class ShellService {

    @Value("${micronaut.server.port}")
    private Integer myServerPort;

    @Inject
    private TrainModelRepository trainModelRepository;

    private static HashMap<String, Process> processHashMap = new HashMap<>();

    public String getGPU() throws IOException {
        Process process = null;
        try {
            if (Platform.isWindows()) {
                process = Runtime.getRuntime().exec("nvidia-smi.exe");
            } else if (Platform.isLinux()) {
                String[] shell = {"/bin/bash", "-c", "nvidia-smi"};
                process = Runtime.getRuntime().exec(shell);
            }

            process.getOutputStream().close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
            throw new IndaiException("显卡不存在或获取显卡信息失败");
        }

        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));

        StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
        String line = "";
        while (null != (line = reader.readLine())) {
            stringBuffer.append(line + "\n");
        }

        return stringBuffer.toStr
### 非英伟达GPU在神经网络训练中的支持情况 当前主流的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等主要针对NVIDIA GPU进行了优化和支持,这是因为CUDA(Compute Unified Device Architecture),一种由NVIDIA开发并广泛应用于其GPU上的通用并行计算架构[^2]。然而,这并不意味着其他品牌的GPU完全无法参与此类任务。 AMD作为另一大图形处理器制造商也提供了自己的开放源码软件栈ROCm(Radeon Open Compute),允许开发者利用AMD Radeon系列以及其他兼容设备来进行机器学习模型的构建与训练工作[^1]。尽管如此,相较于成熟的NVIDIACUDA生态体系来说,基于ROCm的应用程序可能面临更多的挑战和技术障碍,比如性能差距以及社区资源相对较少等问题。 对于Intel集成显卡或其他类型的非传统意义上的“GPU”,虽然理论上任何具备浮点运算能力的硬件都可以执行类似的算法逻辑,但实际上由于缺乏必要的驱动程序接口及底层库函数的支持,使得这些平台难以高效地完成复杂的深度学习作业[^3]。 综上所述,除了NVIDIA之外确实存在可选方案来使用不同厂商生产的GPU开展神经网络的研究活动;不过考虑到易用性和效率因素,在现阶段大多数情况下仍然建议优先考虑采用NVIDIA产品线内的解决方案。 ```python # 示例代码仅适用于说明目的,并不代表实际可用性 import tensorflow as tf from tensorflow.python.compiler ROCm import rocminfo # 假设这是用于检测ROCm环境的一个模块 if 'HIP' in tf.__version__ and hasattr(tf.config.experimental, "set_memory_growth"): physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') try: for device in physical_devices: tf.config.experimental.set_memory_growth(device, True) print("成功启用了对AMD GPU的支持") except RuntimeError as e: print(e) else: print("此环境中未找到有效的ROCm支持") ```
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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