今天抄了《PyTorch深度学习》书上的一个代码,看看识别效果和训练过程,同时想看一下显卡的状态,所以就找了篇博客参考,这里进行记录。

Ubuntu系统下查看显卡相关信息

nvidia-smi -l

nvidia-smi(显示一次当前GPU占用情况)
nvidia-smi -l(每秒刷新一次并显示) watch -n 5
nvidia-smi (其中,5表示每隔6秒刷新一次终端的显示结果)


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(比如我们实验室的服务器是常年放在空调房间里的)。

第二栏的Temp:是温度,单位摄氏度。

第三栏的Perf:是性能状态,从P0到P12,P0表示最大性能,P12表示状态最小性能。

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

第六栏的Disp.A是Display Active,表示GPU的显示是否初始化。

第五第六栏下方的Memory Usage是显存使用率。

第七栏是浮动的GPU利用率。

第八栏上方是关于ECC的东西。

第八栏下方Compute M是计算模式。

下面一张表示每个进程占用的显存使用率。

显存占用和GPU占用是两个不一样的东西,显卡是由GPU和显存等组成的,显存和GPU的关系有点类似于内存和CPU的关系。

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