一.概述 性能监视,是Windows NT提供的一种系统功能.Windows NT一直以来总是集成了性能监视工具,它提供有关操作系统当前运行状况的信息,针对各种对象提供了数百个性能计数器.性能对象,就是被监视的对象,典型例子有Processor.Process.Memory.TCP/UDP/IP/ICMP.PhysicalDisk等.计数器通常提供操作系统.应用程序.服务.驱动程序等的性能相关信息,以此来分析系统瓶颈和对系统及应用程序性能进行诊断和调优.性能计数器机制让应用程序和操作系统组件可以

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.

仰望高端玩家的小清新 http://www.cnblogs.com/luruiyuan/ 有时候我们常常会有一个需求是监控GPU指定情况,并且需要根据需要杀死GPU进程 这里介绍几个与之相关的指令: watch -n 秒数 命令 :每隔指定秒数,就执行一次命令,并将结果打印在屏幕上 例如: watch -3 nvidia-smi watch - nvidia-smi 上述命令每隔三秒就输出一次GPU列表信息 通过 nvidia-smi 可以输出使用GPU的进程ID,因此可以借助 awk 工具对

###监控gpu url:https://github.com/NVIDIA/gpu-monitoring-tools/tree/master/exporters/prometheus-dcgm 实际操作: docker run --runtime=nvidia --rm --name=nvidia-dcgm-exporter nvidia/dcgm-exporter 需要做以下操作docker才可以启动: # Add the package repositories curl -s -L ht

查看机器上GPU情况 命令: nvidia-smi 功能:显示机器上gpu的情况 命令: nvidia-smi -l 功能:定时更新显示机器上gpu的情况 命令:watch -n 3 nvidia-smi 功能:设定刷新时间(秒)显示GPU使用情况 在终端执行程序时指定GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=1   python  your_file.py 这样在跑你的网络之前,告诉程序只能看到1号GPU,其他的GPU它不可见 可用的形式如下: CUDA_VISIBLE_DEVICES

1.安装Ganglia,这里安装的是3.1*版本,因为监控GPU的模块只支持3.1*版本系列的 apt-get install ganglia* 2.下载并安装PyNVML和NVML模块,下载地址https://github.com/ganglia/gmond_python_modules/tree/master/gpu 安装PyNVML,安装文档上要求python为2.5或更早版本,其实系统自带python版本2.7.3是可以通过编译的,这里就不需要更换python环境了 cd ~/nvidi

由于 Steam(包括 Steam Play,即 Proton)和一些其他的发展,GNU/Linux 正在成为越来越多计算机用户的日常游戏平台的选择.也有相当一部分用户在遇到像视频编辑或图形设计等(Kdenlive 和 Blender 是这类应用程序中很好的例子)资源消耗型计算任务时,也会使用 GNU/Linux. 不管你是否是这些用户中的一员或其他用户,你也一定想知道你的电脑 CPU 和 GPU 能有多热(如果你想要超频的话更会如此).如果是这样,那么继续读下去.我们会介绍两个非常简单的命令来

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

刚入门深度学习时,没有显存的概念,后来在实验中才渐渐建立了这个意识. 下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番,于是我转载了过来. 作者:陈云 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 来源:知乎 深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为"资源" 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和GPU等价,使用GPU主要看显存的使用? Batch Size 越大,程序越快

watch命令是为命令行输出设计的工具,其结果包含很多不可打印的字符,所以输出重定向到文件中很不方便,比如这样做的话有很多乱码: (watch -n 60 <mycommand> ) >> file.log 所以可以的解决方法有两个 把输出结果的语句写到command里面 比如监控GPU的显存变化并写入日志 watch -n 3 'nvidia-smi -q -d MEMORY|tee -a gpu.log' 写脚本 while <some condition> do

持续监控GPU使用情况命令: $ watch -n 10 nvidia-smi1一.指定使用某个显卡如果机器中有多块GPU,tensorflow会默认吃掉所有能用的显存, 如果实验室多人公用一台服务器,希望指定使用特定某块GPU.可以在文件开头加入如下代码: import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = &qu

原文地址: https://blog.csdn.net/m0_37462765/article/details/74394932 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.csdn.net/yiran103/article/details/78532855———————————————— 英伟达gtx不仅可以用来玩游戏,就深度学习任务而言,gtx具备的算力并不亚于tesla专业显卡.并且,游戏卡的价

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

在端午节放假的三天中,我对正在开发的 Service 进行了 LoadTest,尝试在增大压力的条件下发现问题. 该 Service 为独立进程的 WCF 服务,宿主于 WindowsService,其接收其他 Service 的调用,并根据业务流程调用不同的依赖 Service. 问题现象 果真,假期归来,问题来了.内存正常在 200M 左右,已经膨胀到 4.5G,同时正常线程数为 40-60 左右,已经占用了 560 个. 基于在测试之前已经准备好了 PerformanceCounter 记

一 PerformanceCounter 基本介绍1 简单介绍表示 Windows NT 性能计数器组件 命名空间:System.Diagnostics程序集:System(在 system.dll 中)2 构造函数(只介绍本文要用到的)PerformanceCounter (String, String, String) 功能:初始化 PerformanceCounter 类的新的只读实例,并将其与本地计算机上指定的系统性能计数器或自定义性能计数器及类别实例关联参数说明:public Perf

原文地址:http://blog.csdn.net/jiangxinyu/article/details/5480401 PerformanceCounter 基本介绍以及示例方法 一 PerformanceCounter 基本介绍1 简单介绍表示 Windows NT 性能计数器组件 命名空间:System.Diagnostics程序集:System(在 system.dll 中)2 构造函数(只介绍本文要用到的)PerformanceCounter (String, String, Stri

LoadTest中内存和线程Troubleshooting实战 在端午节放假的三天中,我对正在开发的Service进行了LoadTest,尝试在增大压力的条件下发现问题. 该Service为独立进程的WCF服务,宿主于WindowsService,其接收其他Service的调用,并根据业务流程调用不同的依赖Service. 问题现象 果真,假期归来,问题来了.内存正常在200M左右,已经膨胀到4.5G,同时正常线程数为40-60左右,已经占用了560个. 基于在测试之前已经准备好了Perform

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:黄文俊,腾讯云高级产品经理,曾经历过企业级存储.企业级容器平台等产品的架构与开发,对容器.微服务.无服务器.DevOps等都有浓厚兴趣. 由 腾讯云serverless团队 发布在 云+社区 本文整理自1月20日腾讯云微服务架构交流会. Serverless是一个比较新的概念,2017年开始在行业内兴起,边缘计算则是一个更新的技术.那么Serverless在边缘计算中能产生的什么样的效果.产品以及形态并推进出来在大家面前呢?今天来为大

1  NVIDIA-SMI介绍 nvidia-smi简称NVSMI,提供监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能,是一个跨平台工具,它支持所有标准的NVIDIA驱动程序支持的Linux发行版以及从WindowsServer 2008 R2开始的64位的系统.该工具是N卡驱动附带的,只要安装好驱动后就会有它. Windows下程序位置:C:\Program Files\NVIDIACorporation\NVSMI\nvidia-smi.exe.Linux下程序位置:/usr/bin/nvidia

以前是word排版,加上没有些技术博客经验,相当的糟心. 现在想改,发现博文太多,找不到对应在那一页了,所以老的博文留着吧. caffe,这是是数据组需要做一些大数据模型的训练(深度学习), 要求 服务器+显卡(运算卡), 刚开始老板让买的牌子是泰坦的(这是2年前的事情了). 后来买不到这个牌子的,(jd,tb)看过丽台的,看过gtx1080系列的,不过感觉太那啥了, 也不合适,后来买的特斯拉显卡,忍痛,因为比较贵. 此前我还负责买过dellr730的服务器, ups等设备. 买过服务器的内存条