GPU 使用持续监控

最新推荐文章于 2025-03-10 13:52:59 发布
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分类专栏： GPU调用 文章标签： python
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版权
nvidia-smi

这是经常用到的GPU监控命令，如果我们想实时监控GPU使用情况，可用
nvidia-smi -l n
数值n指间隔时间（s）
缺点是监控图表是不断更新出来的，如果命令窗口还有上下文要看就不太方便（个人感受）

gpustat

这个命令也可以查看GPU使用情况
它可以通过pip 安装：pip install gpustat
gpustat 可以单次查看GPU使用情况
gpustat -i 可以进入查看模式，实时显示GPU使用情况，
ctrl+c可退出查看模式，用户体验要好些
还有其他参数可根据需要使用，具体可查看github上信息
github链接

Yolov11训练数据集时怎样可以提高cpu和Gpu的使用？
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🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
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如果您刚刚为您的下一个很棒的深度学习项目购买了一些漂亮的闪亮 GPU，并且已经开始工作。您可以听到风扇呼呼的声音（或者您可以想象它们在云中某处呼呼），但您如何确保充分利用这些 GPU？下面我们将介绍一些可用于监控 GPU 的工具。检查它们的利用率、温度和内存使用情况。我们将介绍如何安装它们，它们最擅长什么，以及如何使用它们的一些技巧。通过确保充分利用 GPU，您至少可以确保它们尽可能快地运行现有模型（更改模型以使其尽可能高效是另一个话题）。
GPU信息实时查看
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watch -n 2 gpustat 使用watch命令每隔2秒更新一次gpustat。这里也可以用nvidia-smi
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【工具篇】如何优雅地监控显卡(GPU)使用情况？
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显然这种带高亮的显示看起来更舒服，而且可以显示出完整显卡的完整名称，以及正在使用GPU的用户。缺点就是不能像nvidia-smi一样显示出进程信息。这个方法看起来会很高大上，但是由于我自己没有个人的GPU Linux服务器，公用的Linux服务器我没有管理员权限，所以暂时就不尝试这个方法了。一篇非常非常基础的记录，如何监控服务器GPU使用情况？
【使用指定GPU&实时监控GPU】
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1、pytorch如何指定GPU pytorch默认使用第0块GPU训练模型，如果第0块用满了，我们可以指定使用别的GPU进行训练 方法： 用这两行代码 需要放在整个.py文件的最开头，在调用torch之前就要用，不然无效 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 2、gpustat监控GPU状态 gpustat -i Ctrl+c 退出监控 先使用上面的命令试一下，如果服务器维护人员没有安装，则直接使用下面命令即可安装。 pip insta
【NVIDIA】如何使用nvidia-smi命令管理和监控GPU
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当前各行各业都离不开GPU的加持，随着6G的研究进展，未来6G会是一个技术大融合的系统，其中就包括算力网络、AI、通信感知等对算力需求比较大的服务。下面我们学习一下GPU的管理和监控方法。
在公用服务器上持续检测GPU显存占用，在空闲时运行python代码
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每隔X秒执行一次 nvidia-smi 命令，并持续显示 GPU 的使用情况。这样可以更频繁地更新 GPU 的状态信息，提供更实时的监控数据。nvitop 是一个基于 NVIDIA GPU 的实时性能监控工具，类似于 Linux 系统上的 top 命令。windows下可使用以下命令，可达到类似效果，每秒更新一次信息，但每次都会打印一遍信息 体验不是很好。nvitop能够以可视化的方式展示GPU的实时数据，对于监控 GPU 的性能和状态非常有用。每隔 0.5 秒执行一次nvidia-smi命令。
CUDA：测试基于P2P的GPU间带宽和延迟
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本文将介绍如何利用CUDA在多个GPU之间测试点对点（P2P）通信的带宽和延迟。我们将使用CUDA中的相应API来启用Peer-to-Peer传输，并测量各种数据大小下的传输速率和延迟。最后，我们计算了数据传输的带宽和延迟。在确定了两个设备之间的互相可访问性后，我们可以开启P2P传输并测试不同大小数据的传输速率和延迟。通过这些测试，我们可以更好地了解不同数据大小下P2P传输的性能，并优化我们的CUDA程序。首先，我们需要检查系统是否支持P2P传输。在这段代码中，我们使用了CUDA API函数。
linux持续GPU
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### Linux 系统 GPU 持续使用与监控配置 #### 实现 GPU 的持续使用 为了实现在 Linux 系统中 GPU 的持续使用，可以采用一种自动化脚本来检测 GPU 是否处于空闲状态并执行相应的操作。这种方案通常基于 `nvidia-smi` 工具来获取当前 GPU 使用情况，并通过 Python 或 Shell 脚本实现逻辑控制。 以下是具体方法： 1. **利用 nvidia-smi 获取 GPU 占用率** NVIDIA 提供了一个命令行工具 `nvidia-smi` 来实时查看 GPU 的利用率、内存占用和其他性能指标[^1]。可以通过解析该工具的输出数据判断 GPU 当前的状态。 2. **编写自动化的 GPU 监控脚本** 下面是一个简单的 Python 脚本示例，用于定期检查 GPU 的空闲状态并在满足条件时启动新的任务： ```python import os import time import subprocess def get_gpu_usage(): result = subprocess.run(['nvidia-smi', '--query-gpu=utilization.gpu,memory.used', '--format=csv,noheader'], stdout=subprocess.PIPE, text=True) gpu_info = [] for line in result.stdout.strip().split('\n'): util, mem_used = map(int, line.split(', ')) gpu_info.append((util, mem_used)) return gpu_info while True: gpus = get_gpu_usage() idle_gpus = [idx for idx, (util, mem) in enumerate(gpus) if util < 10 and mem < 500] if idle_gpus: print(f"Idle GPUs found: {idle_gpus}. Running next task...") # 启动下一个程序或任务 os.system('your_next_program.sh') # 替换为实际的任务路径 break time.sleep(60) # 每隔一分钟重新检查一次 ``` 上述脚本会每隔一段时间调用 `nvidia-smi` 命令查询每张 GPU 的负载和内存使用量。如果发现某张 GPU 处于低负载（小于 10%）且内存占用较低，则认为其为空闲状态，并触发指定的操作。 --- #### 视频监控系统的 GPU 加速优化 对于涉及大量计算资源的应用场景，例如视频监控系统中的图像处理部分，合理配置 GPU 参数能够显著提升效率。以下是一些常见的设置选项及其作用说明[^2]: - **画面显示策略**: 支持多种渲染方式，如自动调整比例、保持原始宽高比缩放以及完全拉伸填充屏幕等。这些功能可以根据需求灵活切换以适应不同分辨率输入源。 - **硬件加速类型**: 包括无加速 (`none`)、DirectX Video Acceleration Version 2 (`dxva2`) 和 Direct3D 11 Video Acceleration (`d3d11va`) 。选择合适的加速技术有助于减轻 CPU 负担并将更多工作交给专用图形处理器完成。 - **解码策略**: 可选的速度优先模式侧重减少延迟；而质量优先则更关注最终呈现效果。平衡两者之间的差异取决于具体的业务目标——比如直播流可能倾向于前者，存储归档文件或许更适合后者。 下面展示了一段伪代码片段用来演示如何动态修改 Qt 应用内的某些关键属性: ```cpp QVideoWidget *videoOutput; QStringList availableFormats {"YUV420P", "NV12"}; QString preferredFormat; // 设置画质参数 if (speedPriorityMode){ videoDecoder->setDecodingStrategy(SpeedFirst); } else { videoDecoder->setDecodingStrategy(QualityFirst); } foreach(QString format, availableFormats){ if(supportsHardwareAcceleration(format)){ preferredFormat = format; break; // 找到第一个支持硬解码的格式即停止查找 } } videoOutput->setPreferredPixelFormat(preferredFormat); connect(videoPlayer,SIGNAL(stateChanged()),this,SLOT(onStateChanged())); onStateChanged(); // 初始化界面布局 ``` 此 C++ 片段展示了当用户更改播放偏好或者设备环境变化时更新媒体管道内部结构的过程。 ---
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