nvidia-smi启动慢，设置persistence，开机启动以及临时启动

最新推荐文章于 2025-04-07 10:04:35 发布

原创最新推荐文章于 2025-04-07 10:04:35 发布 · 2.3k 阅读

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#linux #cuda #深度学习 #ubuntu

本文档详细介绍了如何配置NVIDIA持久化模式，该模式允许GPU在应用程序退出后保持活动状态，提高数据中心效率。主要步骤包括安装NVIDIA驱动、启用NVIDIA管理器以及配置持久化模式。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在这里插入图片描述

参考：https://forums.developer.nvidia.com/t/setting-up-nvidia-persistenced/47986/10

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Ubuntu安装nvidia驱动后，运行nvidia-smi死机，如何解决？

**My Coding Family**

05-11

1159

🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！备注：部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。

【小伟哥AI之路】nvidia-smi之nvidia-persistenced卡顿加速详解

Lightweight User Interface Toolkit

10-11

9133

当初接触nvidia显卡让我一头雾水 ubuntu系统安装、nvidia显卡驱动安装遇到的坑什么循环桌面不能进系统，tesla k80 的算力问题升级为现在的GeForce RTX2080 Ti 在了解nvidia-smi命令后具体nvidia-smi命令详情见【小伟哥AI之路】nvidia-smi之GPU状态监测命令详解进入正题如果显卡数量在4张以上，在nvidi...

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执行nvidia-smi命令，反应特别慢的原因

盛世芳华

05-16

2897

公司有多台AI服务器，最近几台服务器在执行nvidia-smi命令时，非常慢，要等5-6秒才能执行成功，翻了系统日志也没找到任何异常，最后发现，原来是显卡切换到了节能模式，只需关闭节能模式，切换到持久模式即可。系统重启后，大概率又会变成节能模式，只需要在系统引导时自动启用NVIDIA持久性模式即可。

nvidia-smi出现的比较慢

minione_2016的博客

07-17

1万+

一个比较老的问题，一般四卡以上的机器可能会出现以前我都是 nvidia-smi -pm 1 后来发现了有一个貌似比较科学的方法 sudo nvidia-persistenced --persistence-mode...

开始nvidia显卡的persistent mode

weixin_42559117的博客

11-05

384

如何开始nvidia显卡的persistent mode。

nvidia-smi命令输出结果缓慢问题

豆芽菜

05-10

6865

比如你服务器插着4张卡的时候，有个BUS-ID 02的卡坏了，你把它拔了，再运行$ nvidia-smi，发现还会有BUS-ID 02的显卡出现在结果中。可以看到BUS-ID 02对应的卡槽为SLOT-2，SLOT标号一般在主板上，白色字体，在每个PCIE插槽（很长的那个插槽，插显卡的）的上方。可以看到，损坏的显卡（BUS-ID 02）的序列号（Serial Number）尾号为4953。4、去机房，找到这台服务器上SLOT-2卡槽插的序列号（显卡上一般会贴有白色的序列号标签）尾号为4953的那张卡！

nvidia-smi的简介、安装使用的安装包

11-14

可以通过修改`/etc/nvidia/nvidia.conf`或`/etc/nvidia/settings.conf`（具体路径可能因系统而异）来配置`nvidia-smi`的行为，例如设置刷新率或自动启动。总结，`nvidia-smi`是管理NVIDIA GPU的重要工具，提供了一...

nvidia-smi.exe nvidia-smi.exe

02-15

nvidia-sim简称NVSMI，提供监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能，一个跨平台工具，支持标准的NVIDIA驱动程序支持的Linux和WindowsServer 2008 R2 开始的64位系统

nvidia-smi 参数解释

keyboard专栏

05-01

1312

是 NVIDIA System Management Interface 的缩写，这是一款用于监控和管理 NVIDIA GPU 设备的命令行工具。: 持久性模式的开关状态，这里是开启状态（On）。: 如果支持MIG（多实例GPU）的话，显示MIG模式的状态，这里显示为N/A（不适用）。: 显示易失性未校正的错误校验码（ECC）的状态，这里是0，意味着未启用或不支持ECC。: GPU的显存使用情况，这里是0MiB / 23028MiB。: 显示GPU的型号，这里是NVIDIA A10。

nvidia-htop:一种丰富nvidia-smi输出的工具

08-05

用于丰富nvidia-smi输出的工具。安装 pip3 install nvidia-htop 是的，这个工具自 2021 年以来一直在 PyPi 上！享受超级简单的安装方式。用法 nvidia-htop.py [-l [length]] print GPU utilization with ...

nvidia-persistenced 常驻

LucienShui

09-13

1576

发现每次执行 nvidia-smi 都特别慢，发现是需要 nvidia-persistenced 常驻才可以，这个并不会在安装完驱动之后自动配置，需要手动设置一个自启。

nvidia-smi 启动刷新很慢

专注计算机视觉全栈知识分享

02-27

364

CVHub

Linux系统执行nvidia-smi命令比较卡，如何优化

guganly的专栏

03-20

787

nvidia-smi

nvidia-smi命令很长时间才输出

月夜长影

12-18

1万+

这是由于没有启动显卡的persistenced模式, 导致每次nvidia-smi, 如果没有程序再运行, 都要先进行初始化. 解决方法: sudo /usr/bin/nvidia-persistenced --verbose # 再试一下应该可以了. nvidai-smi 将上述命令加到开始启动的脚本中 echo "/usr/bin/nvidia-persistenced --verbose"...

Nvidia GPU信息nvidia-smi（Persistence-M持久性内存、Volatile Uncorr. ECC显存错误校正、GPU-Util显卡利用率、Compute M.显卡计算模式）

Dontla的博客

01-17

7378

C:\Users\SIQI>cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI>nvidia-smi -persistenced --user foo Invalid combination of input arguments. Please run 'nvi...

nvidia-smi卡顿详解

csuzhaoqinghui的博客

02-25

9887

如果显卡数量在4张以上，在nvidia-smi信息后会非常的慢，非常的卡。尤其在只在乎计算量服务器的时候。我试过把8张卡 tesla K80 显卡一个个拆下来 8张、7张 6/5/4/3/2/1试试nvidia-smi 结果速度都一样。需要4到5分钟时间，甚至都不出直接死机。解决方法开始的时候以为是driver没有安装好，但是使用nvidia-smi之后可以显示GPU信息，只是疑惑Persistence-M为什么是off呢。。。然后就将其状态改为ON试试，就可以了。 nvidia-..

NVIDIA GPU持久模式是什么？（驱动程序持久性 Driver Persistence Daemon 守护程序）

最新发布

Black_Rock_br的博客

04-07

2407

持久模式（Persistence Mode）是 NVIDIA GPU 的一种特殊运行模式。在该模式下，GPU 能够持续维持在高性能状态，即便没有活动进程调用 GPU，它也不会切换至低功耗模式。通常情况下，GPU 为了节能会在闲置时自动降低工作频率，但开启持久模式后，GPU 将锁定在最高性能状态，有效避免因动态时钟频率调整而引发的性能不稳定情况。用户可以借助 NVIDIA 提供的命令行工具 nvidia-smi 来轻松启用或禁用持久模式。

nvidia-smi 启动 mig m

10-31

`nvidia-smi` 是 NVIDIA 提供的一个命令行工具，用于监控、管理和调试 NVIDIA GPU 的状态，包括显存使用情况、GPU 温度、功耗以及CUDA设备的信息等。MIG (Multi-Instance GPU) 是 NVIDIA 的一项技术，它允许在一个物理GPU上创建多个相互独立的计算实例，每个实例有自己的虚拟GPU。启动 MIG 需要在支持 MIG 功能的系统上，并通过 `nvidia-smi` 来管理。通常，你需要先安装 NVIDIA 的驱动程序，确保它们包含了对 MIG的支持。然后，可以按照以下步骤操作： 1. **检查是否启用 MIG**: 使用 `nvidia-smi -L` 查看 GPU 是否支持 MIG模式。 2. **启用 MIG**: 如果你的 GPU 支持，可以在运行时使用 `nvidia-smi mig init` 启动 MIG，这将配置GPU并创建多个实例。你需要提供一些必要的参数，如要创建的实例数。 ```shell nvidia-smi mig init [INSTANCE_COUNT] [other_options] ``` 3. **管理 MIG 实例**: 之后，你可以使用 `nvidia-smi mig` 或者 `nvidia-smi mig list` 等命令来查看和管理已有的MIG实例。 4. **应用到应用程序**: 应用程序需要适配MIG架构才能利用这些实例。对于CUDA开发，开发者需要修改他们的代码来指定在哪个MIG实例上运行计算。注意，启用MIG可能会限制GPU的一些功能，并不是所有GPU都支持这项特性，所以在使用前请查阅官方文档确认兼容性和设置方法。