任务管理器GPU利用率0！

于 2025-02-26 22:23:26 发布
阅读量272 收藏
点赞数 4
文章标签： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yyychfgh/article/details/145890073
版权

不要紧，win+r执行nvidia-smi或者nvidia-smi -l 1能看到真实的利用率

波哥0010
关注
极智开发 | 谈谈 GPU 利用率
极智视界
01-28 4097
大家好，我是极智视界，本文主要谈谈 GPU 利用率，以 Nvidia GPU 为例。
流水线并行:最大化GPU利用率
AI天才研究院
04-26 446
流水线并行:最大化GPU利用率 1.背景介绍 1.1 GPU并行计算的重要性 在当今的科技发展中,GPU(图形处理器)已经不仅仅局限于图形渲染和游戏领域,它强大的并行计算能力也被广泛应用于深度学习、科学计算、金融分析等诸多领域。随着算力需
Windows 任务管理器 硬盘、GPU、网卡一直占用百分之0
COCO56的博客
10-25 8157
问题描述 Windows 任务管理器无法监控硬盘、GPU、网卡的状态，一直都是占用百分之0。 解决方案 一般情况下是由于停止了更新状态监测导致的，点击查看-》更新速度，设置即可。 ...
Win10任务管理器不显示GPU的解决方法
热门推荐
无枫的博客，分享Java及Vue方向的技术文章
08-21 15万+
任务管理器不显示GPU的解决方法
win10 任务管理器显示GPU占用率
qq_35566085的博客
05-07 2万+
很多小伙伴更新win10 系统后发现GPU占用率不见了，其实并没有，实际有两种方法查看，下面分别介绍一下。方法一：进入任务管理器点击性能即可查看（但是不方便）方法二：在进程中添加显示GPU信息：在任意一个状态点击右键（比如cpu、内存），在右键菜单中勾选GPU，即可显示。...
深度学习电脑独显GPU占用一直0%解决方式
凯的博客
09-22 6657
在系统设置里面把硬件加速GPU计划关了。打开任务管理器可以看到独显开始工作了。再在GPU1中将3D改成Cuda即可。
查看电脑cpu和gpu性能
m0_49282175的博客
11-14 1465
上面的CPU就是CPU，占用了19%，GPU0是英特尔的UHD 630，集显，GPU1是英伟达的MX250，独显，上面的百分比分别是对应占用的比例。查看CPU和GPU的使用率以及大小、种类。打开任务管理器，然后点击“性能”选项卡。
WIN10任务管理器中看不到GPU的使用情况
qq_35001959的博客
07-06 2万+
WIN10任务管理器中看不到GPU的使用情况 首先查看你WIN10的版本号。 如果你的WIN10版本号是低于1709的话，是看不到的GPU的使用情况的。 版本号查看方法： 1）进入设置 2）系统 3）关于 如图： ...
GPU利用率背后的性能真相
OneFlow深度学习框架
08-27 5553
一般而言，机器学习团队理解GPU使用情况的常见度量标准是GPU利用率，通常通过在终端中运行nvidia-smi来查看。许多集成的可观测性工具也将GPU利用率作为其主要性能指标进行跟踪。然而，AI Infra团队Trainy在实操中发现，GPU利用率并不总是理解GPU性能的最佳指标。实际上，在不做任何计算的情况下读取/写入内存，就可达到100%的GPU利用率！本文作者Roanak Baviskar在...
聊聊GPU利用率那些事
m0_49711991的博客
07-27 8788
众所周知，GPU本身的计算能力是越来越强大，特别是新一代的NVIDIA AMPERE架构发布之后，又一次刷新了大家对AI算力的认知。目前，确实有不少大规模分布式训练对更大算力的渴求是极其强烈的，比如语音、自然语言处理等。 通过软件定义，OrionX颠覆了原有的AI应用直接调用物理GPU的架构。OrionX通过增加软件层，将AI应用与物理GPU解耦合：AI应用调用逻辑的虚拟GPU，再由OrionX将虚拟GPU需求匹配到具体的物理GPU。
[tensorflow]查看GPU利用率
weixin_44560088的博客
06-02 888
新装了T4的显卡，在任务管理器里看不到GPU占用率。只能cd到NVSMI文件夹下，用nvidia-smi.exe查看GPU利用率。吐槽一下T4卡，又贵又没有风扇，功率虽然75W但是散热一点不低，服务器风扇一下嗡到16000r。因此只能在管理口，限制风扇负载来降噪了。
Pytorch使用cuda后，任务管理器GPU的利用率还是为0？
iiiiiiimp的博客
04-05 2万+
如果torch.cuda.is_available()为True，说明可以使用GPU，其实运行时是使用的GPU，可以用如下方法观察 法一：把GPU观察模式调整为CUDA 法二：按win+R→输入cmd→输入nvidia-smi
win10下通过nvidia-smi查看GPU使用情况
啷个哩个啷
03-18 1万+
1. 查看NVIDIA的GPU基本情况 可以直接在任务管理器里看一下这个信息， 我本机的GPU型号是：NVIDIA GeForce GTX 1650 Cuda版本是cuda_11.0，可以在命令行输入： nvcc --version 2. 查看使用情况 参考：windows10下nvidia-smi查看GPU占用率 网上大部分都说： nvidia-smi.exe这个软件的位置是在：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 但是真的不好意思，我这个最新版的cuda
显存被占用，GPU利用率却为0，查看进程命令
weixin_45281687的博客
07-16 1313
【代码】显存被占用，GPU利用率却为0，查看进程命令。
Ubuntu系统进行深度学习时查看GPU、CPU实时使用情况等
qq_44722189的博客
04-05 5150
纳入内核管理的内存不见得都在使用中，还包括过去使用过的现在可以被重复利用的内存，内核并不把这些可被重新使用的内存交还到free中去，因此在linux上free内存会越来越少，但不用为此担心。对于内存监控，在top里我们要时刻监控第五行swap交换分区的used，如果这个数值在不断的变化，说明内核在不断进行内存和swap的数据交换，这是真正的内存不够用了。，显卡是由GPU和显存等组成的，显存和GPU的关系有点类似于内存和CPU的关系。第四行中使用中的内存总量（used）指的是现在系统内核控制的内存数，
windows10下pytorch的GPU利用率低，占用率低
stay_zezo的博客
08-05 2万+
方法1：window10的任务管理器显示的gpu利用率数据有可能是错的，存在bug, 博主就被这个数据误导了。所以，首先从nvidia-smi或其他软件（如，Gpu-Z等）看gpu真实的利用率。 方法2、第一种情况排除后，就要考虑模型太小，batch-size太小。将改变模型结构，或将batch-size调大。 方法3、如果第二种情况的gpu利用率还是很低，而cpu利用率很高，那瓶颈应该是数据加载的问题，gpu处理太快，cpu经常处于传输数据的过程。所以，启动多线程加载数据，num_worker可以设置
深度学习训练中GPU占用0%
Salmon_lee的博客
09-24 2万+
在模型训练过程中，许多小伙伴会打开win10的任务管理器查看GPU的占用率，却发现一直是0%，下面来解决这个问题。 首先，将硬件加速GPU计划关闭。 重启之后，在任务管理器的GPU中，将3D切换为Cuda。 看看此时，训练模型的时候是不是有GPU占用啦。 另外，查看cuda利用率，还可以在cmd中输入nvidia-smi，红框即为cuda占用率。 如果文章对你有帮助的话，记得点个赞噢~ ...
MacBook训练大模型，为什么活动监视器显示GPU为0%，CPU为500%？
最新发布
03-17
<think>好的，我现在需要解决用户的问题：为什么在MacBook上训练大模型时，活动监视器显示GPU使用率为0%，而CPU使用率高达500%？我需要按照系统级指令的要求，用中文逐步分析并给出答案。 首先，用户提到的是MacBook训练大模型时的情况。我需要考虑可能的原因。MacBook的硬件配置可能影响GPU的使用情况。比如，不是所有MacBook都有独立GPU，或者即使有，可能在训练时没有被正确调用。 接下来，用户观察到GPU使用率为0%，而CPU使用率很高。这可能意味着训练过程没有利用GPU，而是完全在CPU上运行。需要分析导致这种情况的可能因素。 首先想到的是框架和库的支持。像TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架需要特定的版本和配置才能使用GPU。在Mac上，尤其是使用Apple Silicon芯片的机型，可能使用的是Metal Performance Shaders（MPS）来加速，而不是传统的CUDA。如果代码中没有显式启用MPS支持，框架可能会回退到CPU。 其次，模型和代码实现的问题。如果模型定义或数据预处理部分存在未转移到GPU的操作，整个计算可能仍在CPU上进行。需要检查代码中是否有将模型和张量移动到GPU的语句，比如使用`.to('mps')`或类似的命令。 硬件兼容性也是一个因素。旧款Intel处理器的MacBook可能没有兼容的独立GPU，而M1/M2芯片的GPU可能需要特定版本的库才能利用。如果用户的MacBook是Intel机型且没有独立GPU，自然无法使用GPU加速。 资源调度和监控工具的准确性也可能影响显示结果。活动监视器可能无法正确识别某些GPU活动，尤其是当使用Metal或MPS时，传统的GPU使用率监控可能不适用。用户可能需要专门的工具，比如Xcode的Instruments，来准确监测GPU的使用情况。 另外，CPU使用率达到500%说明程序在充分利用多核CPU，可能通过多线程或并行处理。这也支持了训练过程主要在CPU上进行的可能性。 总结起来，可能的原因包括：未正确配置框架以使用GPU、代码中没有指定使用GPU、硬件不支持、或监控工具不准确。解决方法需要检查代码配置，确保使用兼容的库和正确启用GPU加速，同时验证硬件是否支持，并使用合适的监控工具。 需要将这些思路整理成结构清晰的回答，分点说明原因和解决方案，同时确保LaTeX格式正确，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但根据用户问题，可能不需要太多公式，但如果有数学表达式需要注意格式。不过当前问题可能不涉及复杂公式，但需留意。最后用中文自然流畅地解释。</think>在MacBook上训练大模型时出现GPU使用率0%而CPU使用率500%的现象，可能是由以下原因导致的。以下是逐步分析及解决方案： --- ### **1. 框架或库未正确调用GPU** - **原因**： 大多数深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）需要显式配置才能调用GPU。 - 在Apple Silicon芯片（M1/M2）的MacBook上，GPU加速需通过**Metal Performance Shaders (MPS)** 实现，而非传统的CUDA。 - 若代码中未启用MPS支持，框架会默认使用CPU。 - **验证方法**： 在PyTorch中运行以下代码，检查设备是否识别到MPS： ```python import torch print(torch.backends.mps.is_available()) # 应输出True print(torch.device("mps")) # 应显示mps设备 ``` - **解决方案**： 在代码中显式指定使用MPS： ```python device = torch.device("mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu") model = model.to(device) inputs = inputs.to(device) ``` --- ### **2. 硬件兼容性问题** - **原因**： - **Intel芯片MacBook**：若无独立显卡（如仅有Intel核显），可能不支持GPU加速。 - **Apple Silicon芯片**：需确保框架版本支持MPS（如PyTorch ≥ 1.12）。 - **验证方法**： 通过“关于本机”查看芯片型号： - Apple Silicon（M1/M2）：支持MPS加速。 - Intel芯片：若无独立显卡（如Radeon Pro），可能无法使用GPU。 --- ### **3. 监控工具不准确** - **原因**： macOS活动监视器对GPU使用率的统计可能不适用于Metal/MPS。 - 传统GPU监控基于OpenGL/CUDA，而MPS通过Metal API运行，活动监视器可能无法捕获相关数据。 - **解决方案**： 使用专用工具监测GPU负载： - **Xcode Instruments**：选择“Metal Performance”模板，查看GPU利用率。 - 命令行工具`sudo powermetrics --samplers gpu`（需关闭SIP）。 --- ### **4. 计算任务本身受限于CPU** - **原因**： - 数据预处理、模型控制逻辑等非计算密集型任务可能由CPU执行。 - 若模型规模超出GPU显存容量（如MacBook GPU通常仅有16-32GB统一内存），框架会自动回退到CPU。 - **验证方法**： 检查训练时的日志输出，若出现`Running on CPU`或`Out of GPU memory`提示，则表明未使用GPU。 --- ### **5. CPU使用率500%的含义** - **原因**： macOS中CPU使用率以“核心占用率”统计。 - 若CPU有8核，500% ≈ 5核满载（即`8核 × 62.5%`）。 - 表明程序通过多线程/并行计算充分利用了CPU资源。 --- ### **总结与建议** 1. **检查代码配置**：确保框架支持MPS且显式调用了GPU。 2. **验证硬件兼容性**：Apple Silicon芯片需搭配PyTorch/TensorFlow-macOS版本。 3. **使用专业监控工具**：通过Xcode Instruments确认GPU实际负载。 4. **优化资源分配**：若GPU显存不足，需减小批量大小（batch size）或模型规模。 通过以上步骤，可定位问题并针对性解决GPU未调用的情况。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值