GPU型号为NVIDIA的1080Ti,最近出现的状况的是某一个GPU突然就出问题了,如果在该GPU上有运行程序的话则程序中断,nvidia-smi显示出来的GPU则少了这一个. 1.一开始怀疑是温度问题,温度过高导致自动关闭. 2.最好的方法是先看一下nvidia-bug-report,管理员输入sudo nvidia-bug-report.sh 参考:https://devtalk.nvidia.com/default/topic/522835/linux/if-you-have-a-pro

windows如何查看nvidia显卡(GPU)的利用率和温度 nvidia-smi 只要在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe,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,如下图所示: Windows 上不显示每个程序显存占用 N/A nvidia-smi 主要原因是这个功能在显卡显示画面时不能用 Not available in WDDM driver m

查看GPU型号: lspci | grep -i nvidia 驱动安装: https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 下载对应版本的驱动驱动程序; 安装 gcc, g++, make 最新版本程序; 安装 ubuntu 32 位兼容库: 运行 .run 文件进行安装:阅读其中提示的信息并进行安装,注意 网上有的博客提示暂时不要安装 opengl,但是其中有坑,我刚开始不安装opengl 的时候opengl 相关的功能不能使用:最后还是重新

Linux 查看GPU状态 nvidia-smi nvidia-smi是NVIDIA自带的一个命令可以详细的展示显卡的运行状态. gpustat gpustat是github上开源的一个小工具,对于v1.0目前支持python 3.4+,对于python 2.7-3.4支持v0.x. 可以直接用pip安装 pip install gpustat 如果没有root权限的话 pip install --user gpustat 如果没有root权限,安装完之后,可能需要添加环境变量. export

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 Embedding 2.1 概念 2.1.1 One-hot 编码 2.1.2 分布式表示 2.1.3 推荐领域 2.2 Lookup 2.3 嵌入层 2.3.1 点积 2.3.2 全连接层 2.3.3 元数据信息 2.3.4 经典架构 2.3.4.1

Linux下周期性查看GPU状态 NVIDIA自带了nvidia-smi命令来查看GPU的使用情况 了解一下watch命令 $ whatis watch watch (1) - execute a program periodically, showing output fullscreen 作用:周期性执行某一命令,并将输出显示. watch的基本语法是: watch [options] command 最常用的参数是 -n, 后面指定是每多少秒来执行一次命令. 监视GPU:我们设置每 5s

其他:windows使用nvidia-smi查看gpu信息 为什么将数据转移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu,就像将数据转移至CPU调用的方法是.cpu?这是因为GPU的编程接口采用CUDA,而目前并不是所有的GPU都支持CUDA,只有部分Nvidia的GPU才支持.PyTorch未来可能会支持AMD的GPU,而AMD GPU的编程接口采用OpenCL,因此PyTorch还预留着.cl方法,用于以后支持AMD等的GPU. torch.cuda.is_available()cuda是否可

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 0x00 摘要 0x01 背景 1.1 推荐系统中的点击率估计 1.2 点击率估算训练的挑战 0x02 HugeCtr 0x03 架构 3.1 CTR DL 模型 3.2 HugeCTR 架构 3.3 基于GPU的参数服务器 0x04 核心功能 4.1 模型并行训练 4.1.1 in-memory GPU hash table 4.1.

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 0x00 摘要 0x01 总体流程 1.1 概述 1.2 如何调用 0x02 Session 2.1 Session 定义 2.2 构造函数 2.2.1 ResourceManager 2.2.1.1 接口 2.2.1.2 Core 2.2.1.3 拓展 0x03 Parser 3.1 定义 3.2 如何组织网络 3.2.1 输入

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 数据集 2.1 Norm 2.1.1 数据文件 2.1.2 文件列表 2.2 Raw 2.3 Parquet 0x03 CSR 格式 3.1 什么是CSR 3.2 HugeCTR 之中的CSR 3.3 操作类 3.3.1 定义 3.3.2 构造函数 3.3.3 生成新行 3.3.4 插入数据 0

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4) 0x00 摘要 0x01 总体流程 0x02 DataReader 2.1 定义 2.2 构建 2.3 DataReaderSparseParam 2.3.1 定义 2.3.2 使用 0x03 DataReader Buffer 机制 3.1 比对 3.2 Buffer 相关类 3.3 DataReader构造 3.3.1 辅助 G

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (6) --- Distributed hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (6) --- Distributed hash表 0x00 摘要 0x01 简述 1.1 基类 1.2 功能 0x02 定义 2.1 思路 2.2 代码 0x03 HashTable 3.1 定义 3.2 HashTableContainer 3.3 调用 3.4 concurrent_unor

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(7) ---Distributed Hash之前向传播 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(7) ---Distributed Hash之前向传播 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 总体逻辑 2.1 注释&思路 2.2 总体代码 0x03 配置数据 3.1 CUB函数 3.1.1 cub::DeviceScan::InclusiveSum 3.1.2 cub::Dev

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(8) ---Distributed Hash之后向传播 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(8) ---Distributed Hash之后向传播 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 总述 2.1 注释 2.2 代码 0x03 输入 3.1 定义 3.2 切换 0x04 backward 4.1 总体代码 4.2 AllGather 4.2.1 原理 4.2.2 代码 4.

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(9)--- Local hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(9)--- Local hash表 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 定义 0x03 构建 3.1 调用 3.2 构造函数 3.3 如何确定slot 0x04 前向传播 4.1 总述 4.2 alltoall 4.3 Reorder 4.3.1 思路 4.3.2 图示 4.4 slot id 4.

少了一个: package com.code; import java.util.Arrays; public class Test03_2 { public static int solution(int[] A) { // write your code in Java SE 8 Arrays.sort(A); int size = A.length; if(size==0){ return 1; } if(size==1){ return A[0]==1?2:1; } if(A[size-

re 1. TensorFlow查看GPU信息; end

今天进入redis执行cluster info发现  cluster_state:fail  并且  cluster_known_nodes:5   少了一个7006的node 然后我重启了7006的redis  并且执行 ./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.0.168:7001 192.168.0.168:7002 192.168.0.169:7003 192.168.0.169:7004 192.168.0.170:7005 192.168

在ssh项目的applicaitonContext.xml中,少了一个双引号,打包成功(没报错),项目运行才发现. 加上少的双引号,解决了.

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.

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