1.在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe2.把该文件拖到命令提示符窗口(win+R,再输入‘CMD’进入),就可以显示关于GPU的信息 从图里可以看到GPU的名称,温度,显存利用情况和GPU利用率,还有正在工作的GPU进程.这些信息已经足够我们对GPU的状态进行监控了.

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:李想 随着人工智能以及比特币的火热,GPU云服务的使用场景是越来越广,在很多场景下我们也需要获取GPU服务器的性能参数来优化程序的执行.目前腾讯云提供的GPU云服务器并未提供GPU方面的监控数据,本文旨在通过使用腾讯云的"自定义监控"服务来自行实现对GPU服务器的GPU使用率的监控. 1.GPU云服务创建 腾讯云GPU云服务器的创建可以参考下面官网的文档,采用云市场提供的GPU服务器专用镜像可以免于自行安装GPU驱动程序.

 import tensorflow as tffrom keras.backend.tensorflow_backend import set_session config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.allocator_type = 'BFC' #A "Best-fit with coalescing" algorithm, simplified from a version of dlmalloc.config.gpu_options

nvidia-smi -l 1   每秒刷新一次

Linux查看显卡信息: lspci | grep -i vga 使用nvidia GPU可以: lspci | grep -i nvidia [root@gpu-server-002 ~]# lspci | grep -i nvidia 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1) 02:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10ef (r

1.在运行Tensorflow等程序时会使用到NVIDIA的GPU,所以在程序运行时需要监控GPU的运行情况 使用 nvidia-smi 命令 ,显示如下: nvidia-smi 显示解读: GPU:本机中的GPU编号,为0,1,2等Name:GPU 类型,GTX1080.Tesla K80等Persistence-M:是持续模式的状态,持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时,花费的时间更少,这里显示的是off的状态Fan:风扇转速,从0到100%之间变动,这个速度是计算机期望的风扇转速

第一栏的Fan:N/A是风扇转速,从0到100%之间变动,这个速度是计算机期望的风扇转速,实际情况下如果风扇堵转,可能打不到显示的转速.有的设备不会返回转速,因为它不依赖风扇冷却而是通过其他外设保持低温 第二栏的Temp:是温度,单位摄氏度. 第三栏的Perf:是性能状态. 第四栏下方的Pwr:是能耗,上方的Persistence-M:是持续模式的状态,持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时,花费的时间更少,这里显示的是off的状态. 第五栏的Bus-Id是涉及GPU总线的东西,doma

笔者采用python3.6.7+TensorFlow1.12.0+CUDA10.0+CUDNN7.3.1构建环境 PC端配置为GTX 1050+Intel i7 7700HQ 4核心8线程@2.8GHZ TensorFlow-gpu的安装经历实在是坎坷的很 首先显卡一定要支持 没想到的是GTX 1050TI,GTX 1070TI等主流显卡竟然都不支持 (还好我买的是GTX 1050) (并没有暗示需要一块TESLA) 点这里查看CUDA支持列表 其次需要对好版本号,不同的TensorFlow版本

原文地址: https://blog.csdn.net/huangfei711/article/details/79230446 -------------------------------------------------------------------------------------------------- 在进行深度学习实验时,GPU 的实时状态监测十分有必要.今天详细解读一下 nvidia-smi 命令. 上图是服务器上 GeForce GTX 1080 Ti 的信息,下面

查看GPU-ID CMD输入: nvidia-smi 观察到存在序号为0的GPU ID 观察到存在序号为0.1.2.3的GPU ID 在终端运行代码时指定GPU 如果电脑有多个GPU,Tensorflow默认全部使用.如果想只使用部分GPU,可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 命令行输入: # 指定采用1号GPU运行*.py CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python *.py Environment Variable Syntax Results CUDA_VIS

根据 Gartner 对全球 CIO 的调查结果显示,人工智能将成为 2019 年组织革命的颠覆性力量.对于人工智能来说,算力即正义,成本即能力,利用 Docker 和 Kubernetes 代表云原生技术为 AI 提供了一种新的工作模式,将 GPU 机器放到统一的资源池进行调度和管理,这避免了GPU 资源利用率低下和人工管理的成本.因此,全球主要的容器集群服务厂商 Kubernetes 都提供了 Nvidia GPU 容器集群调度能力,但是通常都是将一个 GPU 卡分配给一个容器.这虽然可以实

服务器端的GPU使用 查看GPU信息 查看nvidia GPU信息: # 输入指令 lspci | grep -i nvidia # 结果如下: # 04:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 1db4 (rev a1) # 05:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 1db4 (rev a1) # 08:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Dev

很多用户反馈说终止程序之后,显存依然被占用,这里我们提供了两种解决方案,帮助用户解决这个问题. nvidia-smi查看 我们可以先用如下命令 nvidia-smi 查看一下当前GPU进程情况. _ GPU:GPU 编号: Name:GPU 型号: Persistence-M:持续模式的状态.持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时,花费的时间更少,这里显示的是off的状态: Fan:风扇转速,从0到100%之间变动: Temp:温度,单位是摄氏度: Perf:性能状态,从P0到P12,P

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf

可以参数2017coco detection 旷视冠军MegDet: MegDet 与 Synchronized BatchNorm PyTorch-Encoding官方文档对CGBN(cross gpu bn)实现 GPU捉襟见肘还想训练大批量模型? 在一个或多个 GPU 上训练大批量模型: 梯度累积 充分利用多 GPU 机器:torch.nn.DataParallel 多 GPU 机器上的均衡负载 : PyTorch-Encoding 的 PyTorch 包,包括两个模块:DataParal

重开一个环境(内存.资源.上下文)来完成(部分)图片的绘制 指的是GPU在当前屏幕缓冲区以外新开辟一个缓冲区进行渲染操作 意为离屏渲染,指的是GPU在当前屏幕缓冲区以外新开辟一个缓冲区进行渲染操作. 红色代表GPU需要做额外的工作来渲染View,绿色代表GPU无需做额外的工作来处理bitmap. UIView和CALayer关系 UIView继承自UIResponder,可以处理系统传递过来的事件,如:UIApplication.UIViewController.UIView,以及所有从UIVi

Tensorflow.Pytorch.Keras的多GPU的并行操作 方法一 :使用深度学习工具提供的 API指定 1.1 Tesorflow tensroflow指定GPU的多卡并行的时候,也是可以先将声明的变量放入GPU中(PS:这点我还是不太明白,为什么其他的框架没有这样做) with tf.device("/gpu:%d"%i): with tf.device("cpu:0") 在创建Session的时候,通过指定session的参数,便可以指定GPU的数量

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf

NVML   NVAPI   GDK GDK包含NVML NVAPI库不能提供获取GPU使用率的接口 NVML能提供但不支持geforce系列 NVAPI.dll NVAPI64.dll动态加载可以查询其接口,包括gpu使用率 https://devtalk.nvidia.com/default/topic/773753/cuda-programming-and-performance/nvcplgetthermalsettings-call-to-nvcpl-dll-returns-false

此文已由作者袁申授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 有数的数据大屏可以在一块屏幕上展示若干张不同的图表,以炫酷的方式展示各种业务数据.其中有些图表使用CSS实现了饼图轮播.地图标记点闪烁等动画,然而在一张大屏上同时显示了许多张图表时,持续的动画效果有时会出现掉帧.卡顿的情况,需要对动画性能进行优化.本文简单介绍了chrome浏览器性能分析工具和CSS动画使用GPU加速进行性能优化的解决方案. 浏览器渲染流程 这是浏览器渲染引擎的处理过程: 接收到文档后,渲染

Android显示之应用界面绘制 越到上层,跟业务关联越直接.代码就越繁杂.Android上层显示的代码正是如此.此外,java语言本身繁复的特点(比C语言多了满屏的try-catch,比C++少了析构处理的优雅简洁,和更高级的语言scala.python等就别比了),更加剧了这一现象. 直接去看代码,往往会看得一头雾水,知其然而不知其所以然.在这时候,就要把代码扔掉.细致去理清须要实现什么,怎么实现,画一幅架构设计图出来,然后再跟代码去对照. Android这部分代码并非圣经,有非常多待商榷的