查看GPU, cuda,显卡被哪个进程占用

已于 2024-09-05 16:40:05 修改
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于 2023-06-30 09:27:39 首次发布
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bagba/article/details/113124482
本文详细介绍了Dockerfile的使用，包括基本语法、构建优化策略以及如何创建和管理Docker镜像。通过实例解析，展示了如何高效地实现应用的容器化部署。

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

ps -fp

https://blog.youkuaiyun.com/bagba/article/details/113124482

ubuntu下实时查看GPU使用情况的两种方式（nvidia-smi、gpustat）及结束占用GPU进程的命令
zeeq的博客
07-21 12万+
要查看gpu占用，这里介绍两个方法，一个是官方的nvidia-smi，装完显卡驱动就能使用了；另一个是gpustat，更方便于查看gpu使用情况。
FFmpeg —— 查看nvidia各型号显卡对硬件加速的支持、算力能力大小，各版本cuda工具下载链接、cudnn各版本下载链接、cuda与cudnn与驱动对应关系（NVIDIA官方）
04-24 3398
起因      起初了解学习掌握ffmpeg的编解码，以为只是学会了相关API的使用就可以了，但现实却不是这样的。视频、音频、字幕等都是需要仔细的学习了解，更是对一个行业的涉足。      在对ffmpeg熟悉后，了解到硬件加速对解码或编码的影响，业内人士对编码方式划分出了"软解码"、“硬解码”、“软编码”、"硬编码"。那么"软"操作是指使用在cpu的基础上；而"硬"操作是指在gpu也就是显卡上的基础上进行的计算。      "软"编解码是使用cpu来运算，所以兼容性非常好，但这样一来会占用大量的cpu操作
linux docker位置查找,linux – 如何在Docker中获取依赖子图像列表？(1)
2301_77118221的博客
04-26 593
本书是获得了很多读者好评的Linux经典畅销书**《Linux从入门到精通》的第2版**。您应该能够查找父ID以f50f9524513f开头的图像,然后查找这些图像的子图像等.但是.Parent isn’t what you think.,所以在大多数情况下,您需要指定docker图像 – 以上所有才能使其工作,那么你也将获得所有中间层的图像ID.需要《Linux入门到精通》、《linux系统移植》、《Linux驱动开发入门实战》、《Linux开源网络全栈》电子书籍及教程的工程师朋友们劳烦您转发+评论。
如何查看哪些程序正在使用 NVIDIA 显卡
最新发布
Darker的博客
06-16 1797
在本文中，我们将介绍如何通过NVIDIA控制面板查看哪些程序正在使用NVIDIA显卡。
【Python】pytorch，CUDA是否可用，查看显卡显存剩余容量
q742971636的博客
09-05 9893
windows先装显卡驱动，再装CUDA10.2，最后装了pytorch。当前使用的GPU设备名称：NVIDIA T1000。PyTorch版本：1.10.1+cu102。CUDA可用，共有 1 个GPU设备可用。已使用的GPU显存：0.00 GB。GPU显存总量：4.00 GB。剩余GPU显存：4.00 GB。当前使用的GPU设备索引：0。
查看显卡进程
hz18790581821的博客
08-05 1985
1、查看显卡进程 fuser -v /dev/nvidia* 2、杀死进程 kill -9 进程号
【nvidia-smi Failed】查看NVIDIA显卡上的进程
计算机视觉方面的点点滴滴，欢迎一起讨论
05-19 2854
文章目录1 问题描述2 解决方案 1 问题描述 常规查看显卡上在运行哪些程序，只需命令： watch nvidia-smi 但有一天，它报错了：Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 不知道是否有程序在跑？关机重启？ 2 解决方案 可以用如下命令解决： fuser -v /dev/nvidia* PID比较多，应该是启用了多进程。 有些人隐藏进程，也可以通过这个命令查看。 ...
【Ubuntu】GPU显存被占用，但显示没有使用GPU的进程
weixin_45800258的博客
02-20 1459
今天使用服务器的时候发现gpu被占了很多内存，但是使用 `nvidia-smi` 命令并没有发现占这么多显存的进程。通过将gpu视为文件，查看访问该文件的进程来找到问题进程，然后尝试杀死相关进程，最后将该用户下的进程一键杀死来解决问题。
【Linux】监控NVIDIA GPU显卡占用状态的命令
wzk4869的博客
05-20 1万+
【Linux】监控NVIDIA GPU显卡占用状态的命令
英伟达显卡查看占用情况
m0_49448331的博客
08-05 2742
想要实时显示利用率，可以用以下命令。使用该命令后，其余显卡不可见。显示所有显卡的占用率。
ubuntu下查看使用显卡的进程
寻找如意的博客
07-17 8017
当nvidia-smi命令输出的结果不够满意时，比如已经没有进程占用某个GPU，但是某个GPU显存仍然是被占用的。 这个时候使用该命令，可以查看GPU被使用情况。 sudo fuser -v /dev/nvidia* ...
查看显卡占用进程号
u012953338的专栏
10-13 1435
ps aux|grep root|grep python
系统查看GPU的占用情况
keyboard专栏
04-30 6774
要查看 GPU 的占用情况，可以使用几种不同的命令和工具，取决于你的操作系统和你安装的软件。这里将列出一些在 Linux 和 Windows 上常用的方法。
CUDA 显存释放：GPU无程序运行，仍有部分显存被占用
liu_feng_zi_的专栏
12-06 8384
GPU无程序运行，仍有显存被占用，如图： root@44668fac5caf:/CUDA# nvidia-smi Fri Dec 6 05:25:17 2019 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 418.74 Driver Ver...
Linux命令 /解决CUDA占用的问题
qq_45770988的博客
11-14 932
2.kill pid (把 pid换成相应的进程对应的数字）1.nvidia-smi 查看哪些进程在占用cuda。ps-u 显示指定用户的进程信息。
释放cuda显存及进程
redfish95的博客
02-22 3394
如何释放cuda显存及进程
在服务器中查看gpu使用情况以及id，杀死进程方法
java_pythons的博客
08-23 3817
在服务器中查看GPU使用情况以及ID号
如何查看并准确找到占用GPU的程序
热门推荐
XCCCCZ的博客
03-08 3万+
有时多人都在一段时间内同时使用公司共用的服务器上的GPU训练，有的网络的代码写得不好，虽然是按需获取GPU内存但停止训练了却仍然占用GPU没放，有的则采取的是预分配机制，一开始运行加载训练好了的模型时就占用大量内存(比如9-10G)，没有进行识别推理也占用内存不放，多人共用的环境如果有人用完不及时停掉相关程序，很多GPU就被占了但空闲在那里，但又不好随便乱杀进程来释放，首先得确认一下...
CUDA 设备gpu无法被识别或使用
04-02
<think>好的，用户遇到了CUDA设备GPU无法被识别或使用的问题，需要帮助排查。首先，我需要回忆常见的CUDA检测问题可能出在哪里。常见的步骤包括检查驱动安装、验证CUDA工具包、确认GPU是否支持CUDA、检查硬件连接等。 用户可能已经安装了驱动，但版本是否兼容？比如CUDA版本和驱动版本的对应关系。另外，系统是否识别到了GPU？可以通过命令如nvidia-smi来查看。如果nvidia-smi无法运行，可能驱动未正确安装。 接下来，CUDA工具包是否正确安装？用户可能安装了多个版本导致冲突。环境变量是否设置正确，比如PATH和LD_LIBRARY_PATH是否包含CUDA的路径。 硬件方面，GPU是否支持CUDA？比如较老的显卡可能不支持最新CUDA版本。物理连接是否稳固，比如PCIe插槽接触不良。 还有权限问题，用户是否有权限访问GPU设备？/dev/nvidia*文件的权限是否正确。此外，后台进程如Xorg是否占用了GPU，导致无法访问。 最后，可能的问题包括与其他软件冲突，比如Docker配置或安全软件阻止访问。用户需要逐一排查这些方面，逐步确定问题根源。</think>### CUDA GPU无法被识别或使用的排查步骤 #### 1. 验证GPU硬件识别 - **检查硬件连接**: 确认GPU已正确插入主板PCIe插槽，电源线连接稳固。 - **查看系统识别**: 在Linux终端运行`lspci | grep -i nvidia`，或在Windows设备管理器中查看显卡是否显示为"NVIDIA"设备。若未识别，需检查硬件或主板兼容性。 #### 2. 安装/更新NVIDIA驱动 - **推荐驱动版本**: 访问[NVIDIA驱动下载页面](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)，根据GPU型号选择**与CUDA版本兼容**的驱动。例如CUDA 12.x需驱动版本≥525.60.13[^1]。 - **验证驱动安装**: ```bash nvidia-smi # 若显示GPU状态和驱动版本，则驱动正常 ``` #### 3. 检查CUDA工具包安装 - **验证CUDA路径**: 确保CUDA安装路径已加入环境变量（Linux示例）： ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` - **测试CUDA示例**: ```bash cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery make && ./deviceQuery # 若返回"Result = PASS"，则CUDA环境正常 ``` #### 4. 排查权限与进程冲突 - **设备文件权限**（Linux）: ```bash ls -l /dev/nvidia* # 应显示crw-rw-rw-权限 sudo chmod a+rw /dev/nvidia* # 临时修复权限问题 ``` - **结束占用进程**: 使用`kill`命令终止可能占用GPU的进程（如残留的Xorg服务）。 #### 5. 验证CUDA兼容性 - **查看支持列表**: 访问[CUDA GPU支持列表](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)，确认你的GPU型号在列表中。例如，Kepler架构（如GTX 780）仅支持到CUDA 12.0[^2]。 - **计算能力匹配**: 使用`nvidia-smi --query-gpu=compute_cap --format=csv`查看GPU的计算能力，确保其≥代码要求的计算能力。 #### 6. 处理软件环境冲突 - **虚拟环境/Docker配置**: - Docker需添加`--gpus all`参数并安装[NVIDIA Container Toolkit](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker) - Conda环境中避免混用pip和conda安装的CUDA相关包 - **安全软件白名单**: 将CUDA程序加入杀毒软件/防火墙的例外列表。
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