查看GPU、CPU情况

最新推荐文章于 2023-07-21 16:51:47 发布
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博客介绍了在Colab中查看GPU的方法，若结果为空则不能使用GPU，结果为/device:GPU:0则可使用。还提到使用!/opt/bin/nvidia - smi查看显存情况以及显卡内存使用上限。

查看GPU是否在colab中

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()



如果结果为空，则不能使用GPU，如果结果为/device:GPU:0

使用!/opt/bin/nvidia-smi查看显存情况 

查看显卡内存使用上限

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device_lib.list_local_devices()

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### 如何检测程序运行在 GPU 或 CPU 上 为了确认 TensorFlow 中的模型或脚本是在 GPU 还是 CPU 上运行，可以利用 TensorFlow 提供的相关 API 来查询设备信息。以下是具体方法： #### 使用 `tf.config.list_physical_devices` 检查可用硬件设备 TensorFlow 提供了一个函数 `list_physical_devices`，用于列出系统中的物理设备（如 CPU 和 GPU）。通过该函数，可以判断是否有可用的 GPU 设备。 ```python import tensorflow as tf # 列出所有可用的物理设备 physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') if physical_devices: print(f"Detected {len(physical_devices)} GPU(s): {[device.name for device in physical_devices]}") else: print("No GPUs detected, running on CPU.") ``` 上述代码会打印系统中是否存在 GPU 及其名称[^2]。 --- #### 使用上下文管理器指定设备并验证 可以通过显式设置设备来强制模型在特定设备上运行，并验证实际使用的设备。以下是一个示例： ```python import tensorflow as tf def is_gpu_used(): with tf.device('/device:GPU:0'): a = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]) b = tf.constant([[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]]) c = tf.matmul(a, b) # 获取操作执行的实际设备名 actual_device = c.device if 'GPU' in actual_device: return f"Operation ran on GPU: {actual_device}" else: return f"Operation ran on CPU or other devices: {actual_device}" print(is_gpu_used()) ``` 此代码片段会在 `/device:GPU:0` 上尝试矩阵乘法运算，并返回实际运行的操作所在设备的信息。 --- #### 测试性能差异以间接判断 另一种方式是通过测量不同设备上的运行时间来进行间接判断。例如，在 NVIDIA A100 GPU 和 Intel Xeon Gold CPU 的环境下，通常可以看到显著的时间差距[^1]。下面是一段简单的性能测试代码： ```python import time import numpy as np import tensorflow as tf # 创建随机张量数据 a_cpu = tf.random.uniform([1000, 1000]) b_cpu = tf.random.uniform([1000, 1000]) start_time = time.time() with tf.device("/cpu:0"): result_cpu = tf.matmul(a_cpu, b_cpu) end_time = time.time() time_cpu = end_time - start_time print(f"Time taken by CPU: {time_cpu:.4f} seconds") # 如果有 GPU，则重复实验 if tf.config.list_physical_devices('GPU'): start_time = time.time() with tf.device("/device:GPU:0"): result_gpu = tf.matmul(a_cpu, b_cpu) end_time = time.time() time_gpu = end_time - start_time print(f"Time taken by GPU: {time_gpu:.4f} seconds") else: print("No GPU available to test performance.") ``` 这段代码分别在 CPU 和 GPU 上进行了相同的矩阵乘法操作，并记录了各自的耗时情况。如果存在明显的速度提升，则可推测正在使用 GPU[^3]。 --- ### 结论 以上提供了三种主要的方法来检测程序是否运行于 GPU 或者 CPU：一是直接调用 TensorFlow 的配置接口；二是借助上下文管理器明确指派设备后再验证；三是通过对同一任务的不同设备间性能对比得出结论。
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