nvidia-smi命令执行很慢，如何改进

最新推荐文章于 2025-03-20 19:59:58 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/aguncn/p/11164636.html
初次安装nvidia驱动后，执行nvidia-smi命令需5秒以上，可通过特定命令改进，转载自https://www.cnblogs.com/aguncn/p/11164636.html 。

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初次安装好nvidia的驱动，每次执行nvidia-smi命令时，要5秒以上。

可通过如下命令进行改进：

nvidia-persistenced --persistence-mode

 

转载于:https://www.cnblogs.com/aguncn/p/11164636.html

Ubuntu安装nvidia驱动后，运行nvidia-smi死机，如何解决？
**My Coding Family**
05-11 1213
🏆 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。
【运维】执行nvidia-smi有点卡，解决办法
q742971636的博客
11-08 2981
考虑到这一点，以下是在系统引导时自动启用NVIDIA持久性模式的一种更通用的方法。请注意，在进行系统配置更改之前，请确保已备份数据，并且最好在具有管理员权限的情况下进行操作。有些情况下，你可能需要在系统引导时运行这个命令。不是所有Linux发行版中都默认启用的，且并非在所有情况下都适用。脚本来启用 NVIDIA GPU 的持久模式。你目前在执行的解决方案似乎旨在通过在系统启动时使用。根据你提供的信息，我看到了一些问题和误导。这将在系统引导时启用 NVIDIA 持久性模式。文件应该在每次系统引导时自动运行。
执行nvidia-smi命令，反应特别慢的原因
盛世芳华
05-16 2949
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命令输出结果缓慢问题
豆芽菜
05-10 6960
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！
centos7 nvidia-smi命令很慢
weixin_44607910的博客
02-17 1376
nvidia-smi命令很慢，长时间才有输出 sudo /usr/bin/nvidia-persistenced --verbose 设置开机自启动 $ chmod +x /etc/init.d/rc.local $ vim /etc/init.d/rc.local # 添加下面一行保存退出 /usr/bin/nvidia-persistenced --verbose
nvidia-smi命令输出结果缓慢
Hello Word!
07-23 4025
可能的原因和解决办法： 没有关闭节能模式，打开持久模式。如何关闭节能模式： # 修改或创建配置文件 # persistence mode 能够让 GPU 更快响应任务，待机功耗增加。关闭 persistence mode 同样能够启动任务 $ sudo vim /etc/rc.local # 加入： #!/bin/bash sudo nvidia-smi -pm 1 # 使配置生效 $ source /etc/rc.local Enabled persistence mode for GPU 0
【权威解析】：NVIDIA-SMI错误全攻略，GPU通讯不畅不再是难题
NVIDIA-SMI（System Management Interface）是NVIDIA推出的官方命令行工具，它能够提供对NVIDIA GPU设备状态的监控和控制。这个工具广泛应用于数据科学家、系统管理员和高性能计算（HPC）领域的开发者中，使他们能够...
深度学习推理速度优化指南
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Ubuntu安装docker和nvidia-docker以及caffe
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使用 APT 安装 由于 apt 源使用 HTTPS 以确保软件下载过程中不被篡改。因此，我们首先需要添加使用 HTTPS 传输的软件包以及 CA 证书。 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install \ apt-transport-https \ ca-certificates \ curl \ gnupg \ lsb-release 报错 E: The repository 'https://storage.goog
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nvidia-smi命令卡住，长时间刷不出来
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使用linux服务器时出现如题问题，说明显卡驱动出现错误 1、sudo nvidia-bug-report.sh 在当前路径下生成显卡问题报告 2、对问题报告解压并查看 3、翻阅到下面部分，发现从下午16：11之后就没有记录，说明在这里出现问题 journalctl -b -0: Dec 16 15:24:20 ubuntu kernel: nvidia-nvlink: Nv...
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...
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nvidia-smi卡顿详解
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02-25 9926
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_uvm 被占用，nvidia-smi 卡死
guganly的专栏
03-19 1031
系统可以识别到多块 NVIDIA GPU，且驱动模块已加载，但 nvidia_uvmnvidia-smi。
有效解决：nvidia-smi报错Failed to initialize NVML: Unknown Error 且 print(torch.cuda.is_available())一直卡住
weixin_46344368的博客
04-09 9404
看了n篇博客和文章，没有一篇是靠谱的（至少不适用于博主本人遇到的情况），在寻求解决方法这个过程中博主总结了可能是驱动版本问题以及曾经安装的NVIDIA CUDA的影响。删除后要去找自己GPU适配的最新驱动并进行更新。
linux nvidia-smi 执行速度很慢问题解决
03-02 3387
老办法 sudo nvidia-smi -pm 1 比较科学的方法 sudo nvidia-persistenced --persistence-mode 一般四卡会出现上面问题，双路主板差多个显卡的时候容易出现
解决 nvidia-smi 命令不成功
weixin_60512458的博客
12-10 2944
然后通过“win+r”进入该目录下的 cmd 终端，输入 nvidia-smi 即可查看CUDA。可能被安装在其他路径下。可以尝试在命令行中使用全局搜索来找到。安装驱动后终端输入 nvidia-smi 命令不成功，因为。中，可以通过添加环境变量的方式来解决无法直接调用。这样在终端都可以使用 nvidia-smi 命令。的问题，而不需要移动文件。
ubuntu命令安装pytorch慢
最新发布
03-25
这时候需要指导他们通过nvidia-smi或者nvcc --version来查看CUDA版本，然后选择合适的PyTorch版本。例如，引用3中使用了CUDA 11.1对应的PyTorch 1.9.0。 最后，可能还需要提醒用户创建虚拟环境，避免污染全局环境。...
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