GPU集群管理问题记录

最新推荐文章于 2025-06-10 17:02:19 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012746763/article/details/80060958
当GPU无任务运行但显存占用较高时，可以使用`sudo fuser -v /dev/nvidia*`命令查找占用显存的进程PID，并通过`kill -9 PID`来结束相关进程，释放显存。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. GPU卡无任务运行但显存占用情况处理

https://devtalk.nvidia.com/default/topic/958159/cuda-programming-and-performance/11-gb-of-gpu-ram-used-and-no-process-listed-by-nvidia-smi/

  1. sudo fuser -v /dev/nvidia* 找到占用显存的任务PID
  2. kill -9 PID kill掉任务即可

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GPU 集群和分布式计算
AI天才研究院
11-07 1099
《GPU集群和分布式计算》 关键词： GPU集群、分布式计算、CUDA、OpenACC、OpenMP、性能优化、故障处理、案例分析 摘要： 本文详细探讨了GPU集群和分布式计算
大规模GPU集群的进阶之路
RadLU的博客
07-14 2814
大家好，我是卢旗。今天来聊聊GPU。GPU，全称Graphic Processing Unit，即图形处理器。它的并行处理能力非常强大，能够同时处理多个任务和数据，因此被广泛用于图形渲染、视频处理、深度学习、科学计算等领域。研发团队在负责制定硬件选型策略并设计优化下一代大规模GPU集群的软硬件架构时，我们需要关注GPU技术的最新进展、重点研究问题以及潜在的技术突破。一、GPU在重点研究的问题二、硬件选型策略三、软硬件架构设计。
开源 GPU 集群管理器 GPUStack 轻松拉起deepseek各版本模型
m0_61069946的博客
02-06 9421
GPUStack 是一个用于运行 AI 模型的开源 GPU 集群管理器。
GPU集群管理系统
EdiosnMa的博客
12-08 1770
开源项目 microsoft PAI alibaba/GPU-scheduler-for-deep-learning，论文“AntMan: Dynamic Scaling on GPU Clusters for Deep Learning”的实现
GPU集群是实现高性能计算（HPC）、大规模人工智能训练（尤其是深度学习）、科学模拟等计算密集型任务的关键基础设施
最新发布
欢迎光临~知1而N的博客
06-10 1004
GPU集群是实现高性能计算（HPC）、大规模人工智能训练（尤其是深度学习）、科学模拟等计算密集型任务的关键基础设施
使用bright 集群管理器管理和监控GPU集群
cs199503的博客
07-01 738
由创始人和bright计算的建立者Matthijs van leeuwen博士提供 本文是关于brigh集群管理器的，bright集群管理软件解决方案提供了很多监测和管理GPU的功能，特性包括： 1,nvidia c...
GPU集群平台使用
weixin_46720482的博客
05-30 1504
一、登录的IP地址、端口 用户名和密码由管理员在每个课题组分配一个。（等老师通知，用户手册后面群发） 二、Conda环境配置和激活 通用包管理，该集群平台有Conda，但是最好在自己的Home目录装Conda（训练好的代码方便打包带走），注意用的时候激活环境。 三、Slurm调度系统 概念：集群、节点、队列（分区）。 机制：作业先交给调度器再分配给服务器计算。 注意： 一块卡一般一个GPU；一般情况下一个人占用一块卡，如果有特殊情况向管理员申请； 所有的GPU只能供几个人同时...
GPUStack正式发布: 为大模型而生的开源GPU集群管理器
GPUStack的博客
07-26 3517
GPUStack 正式发布并开源，一个用于运行 LLM（大型语言模型）的开源 GPU 集群管理器。
使用 Slurm 配置 Nvidia GPU 集群
以后要认真写文章
04-04 2947
记录下使用 slurm 搭建 gpu 集群的过程，以下命令都是用 root 用户执行，切记。
GPU集群上分布式训练大模型
jkjgj的博客
11-07 1734
总结一下如何在超算系统上进行预训练大模型的分布式训练 / 微调，文中代码已上传至。
【亲测免费】 推荐一款高效GPU集群管理利器：slurm_gpu_ubuntu
gitblog_00002的博客
06-21 1049
推荐一款高效GPU集群管理利器：slurm_gpu_ubuntu 项目介绍 在深度学习和高性能计算的领域中，有效地管理和调度GPU资源是至关重要的。而slurm_gpu_ubuntu项目就是为了解决这个问题而生。它提供了一套详尽的指南，教你如何在Ubuntu 18.04.3 LTS系统上构建一个功能完备的SLURM（Simple Linux Utility for Resource Managem...
GPU Manager用于管理Kubernetes集群中的nvidia GPU设备-Golang开发
05-26
GPU Manager用于管理Kubernetes集群中的nvidia GPU设备。 它实现了Kubernetes的DevicePlugin接口。 因此它与1.9+的Kubernetes发行版兼容。 GPU管理器GPU管理器用于管理Kubernetes集群中的nvidia GPU设备。 它实现了Kubernetes的DevicePlugin接口。 因此它与1.9+的Kubernetes发行版兼容。 为了与nvidia-docker和nvidia-k8s-plugin的组合解决方案进行比较，GPU管理器将使用未经修改的本机runc，而nvidia解决方案则进行了修改。 此外，我们还支持指标报告，而无需部署新组件。 要正确安排GPU有效负载，GPU管理器应
用于构建GPU集群的工具-C/C++开发
05-26
DeepOps GPU基础结构和自动化工具概述DeepOps项目封装了部署GPU服务器群集和共享单个功能强大的节点（例如NVIDIA DGX Systems）的最佳实践。 DeepOps DeepOps GPU基础结构和自动化工具概述DeepOps项目封装了部署GPU服务器群集和共享单个功能强大的节点（例如NVIDIA DGX Systems）的最佳实践。 DeepOps也可以进行调整或以模块化方式使用，以匹配特定于站点的集群需求。 例如：NVIDIA DGX服务器的内部空白数据中心，DeepOps在其中提供了端到端功能来设置整个群集管理堆栈现有的群集正在运行
GPU集群搭建
weixin_42795092的博客
04-30 849
要替换成你需要的 NVIDIA 驱动版本号。同时，要依据实际情况对 Slurm 配置文件。
【亲测免费】 探秘DeepOps：GPU集群自动化运维的利器
gitblog_00052的博客
05-15 862
探秘DeepOps：GPU集群自动化运维的利器 项目简介 DeepOps是一个专门针对配备NVIDIA GPU的Kubernetes和Slurm集群的基础设施自动化工具集。这个开源项目旨在封装最佳实践，从头到尾管理GPU服务器集群的部署，并可根据特定环境进行自定义配置。无论你是希望在自己的数据中心建立一个端到端的管理系统，还是希望在现有的Kubernetes或Slurm集群中增强功能，DeepOp...
GPU集群搭建步骤
weixin_42795092的博客
04-30 1238
使用 NTP（网络时间协议）保证所有服务器的时间同步，避免因时间不一致引发问题。编辑网络配置文件，例如在 Ubuntu 系统中编辑。根据业务需求，在集群上部署深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）或者其他 GPU 加速应用。在每台服务器上安装选定的 Linux 操作系统，安装过程中按提示完成磁盘分区、用户创建等设置。文件，配置集群信息，例如节点列表、分区设置等。若能正常显示节点信息和分区状态，则表明集群管理系统配置成功。若能正常显示 GPU 信息，则表明驱动安装成功。
适用于深度学习的GPU服务器，计算集群怎么部署？
m0_71832273的博客
11-02 2522
而集群的最大优势在于对故障服务器的监控是基于应用的，也就是说，只要服务器的应用停止运行，其它的相关服务器就会接管这个应用，而不必理会应用停止运行的原因是什么。高性能计算、深度学习集群服务器解决方案，提供标准的软硬件接口，支持分布式AI运算，可用于机器学习、人工智能和大数据开发等，相对传统的集群服务器，拥有低功耗、高可管理性、高灵活性等特点。集群系统可解决所有的服务器硬件故障，当某一台服务器出现任何故障，如：硬盘、内存、CPU、主板、I/O板以及电源故障，运行在这台服务器上的应用就会切换到其它的服务器上。
GPU服务器集群部署
weixin_42795092的博客
05-13 725
GPU 服务器集群部署是一个复杂但关键的过程，以下是一般的部署步骤：
linux GPU集群服务器配置ip及ssh
斌的博客
05-22 2443
因实验室集群需要，使用主机通过ssh管理服务器集群。用以备忘。 1.选择集群中的某台服务器用作网络共享，并通过网线连接外网，设置相应端口的网络共享，并通过光纤共享网络。 2.设置其他服务器的IP地址。    ①删除所有网络连接，新建‘以太网’，常规选项卡中勾选前两项，使用ifconfig查看当前活动的网络端口（接受及发送不为零的端口），mac地址（第二个选项卡中）设置为对应的网络端口，ipv
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