GPU占用率查看:

方法一:任务管理器

如图,GPU0和GPU1的占用率如下显示。

方法二:GPU-Z软件

     

下面两个GPU,上面是GPU0,下面是GPU1

sensors会话框里的GPU Load就是占用率

大家可以查看GPU0和GPU1的使用与否和使用率

方法三:终端查看

在运行中输入cmd,打开终端

输入cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI

回车

输入nvidia-smi

输出为

其中GPU下的0和1 指不同GPU,Memory-Usage为占用率

为了实时查看,可以输入nvidia-smi.exe -l 3

这样就可以每3秒刷新一次,实时显示了。

指定GPU运行程序方法:

第一步:

在程序里写出指定GPU(有两种分配方法):

1、

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘0’

这样就指定在GPU0下运行程序,如果要指定多个,可以写成os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘0’,‘1’

2、(需得是tensorflow)

import tensorflow as tf

tf.device('/gpu=0')

这样就指定在GPU0下运行程序,如果要指定GPU利用率,就添加如下代码:

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.3)

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

意思是在GPU0下以30%利用率运行程序(实际会偏高一点,但会有控制效果)

第二步:

打开新的console,分别在不同console下用不同GPU运行,实现两个程序同时跑。

注意:如果程序不大,也可以在新的console下用同一个GPU运行程序,具体的视GPU占用率而定。

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