指定GPU运行和训练 python程序 、深度学习单卡、多卡 训练GPU设置【一文读懂】
【摘要】
🥇 版权: 本文由【墨理学AI】原创、在CSDN首发、各位大佬、敬请查阅🎉 声明: 作为全网 AI 领域 干货最多的博主之一,❤️ 不负光阴不负卿 ❤️
📘 查看服务器显卡使用情况
...
- 🥇 版权: 本文由【墨理学AI】原创、在CSDN首发、各位大佬、敬请查阅
- 🎉 声明: 作为全网 AI 领域 干货最多的博主之一,❤️ 不负光阴不负卿 ❤️
📘 查看服务器显卡使用情况
一、命令行运行python程序时
- 首先查看哪些GPU空闲,nvidia-smi显示当前GPU使用情况
nvidia-smi
- 1
- 如下图所示:服务器中的两个显卡,编号为0、1 . 都被同一个进程 PID 3016 占用
图示基础信息
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,P0表示最大性能,P12表示状态最小性能(即 GPU 未工作时为P0,达到最大工作限度时为P12)。
Pwr:Usage/Cap:能耗;
Memory Usage:显存使用率;
Bus-Id:涉及GPU总线的东西
Disp.A:Display Active,表示GPU的显示是否初始化;
Volatile GPU-Util:浮动的GPU利用率;
Uncorr. ECC:Error Correcting Code,错误检查与纠正;
Compute M:compute mode,计算模式
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
📘 指定空闲的GPU运行python程序
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python test.py
- 1
📘 在python程序中指定GPU(通常使用该设置)
在 train.py 最上方,设定使用的GPU 编号, 当这两行代码注释掉时,训练会自动使用该服务器的所有资源
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"
- 1
- 2
- 3
每 10s 显示一次GPU使用情况, Xshell 中 CTRL + C 中止:
watch -n 10 nvidia-smi
- 1
每 2s 刷新一次GPU使用情况, Xshell 或者 Shell 窗口 中 CTRL + C 中止:
nvidia-smi -l 2
- 1
📘 更多有效教程
此次博文内容难以 以偏概全,如有不恰当的地方,欢迎评论区批评指正
对于即将入行计算机视觉的小伙伴,墨理这里推荐收藏的干货博文目前如下
❤️ 人生苦短, 欢迎和墨理一起学AI
- 🎉 作为全网 AI 领域 干货最多的博主之一,❤️ 不负光阴不负卿 ❤️
- ❤️ 如果文章对你有帮助、点赞、评论鼓励博主的每一分认真创作
文章来源: positive.blog.csdn.net,作者:墨理学AI,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:positive.blog.csdn.net/article/details/107037663
【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱:
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)