运行程序前使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=GPU编号来指定使用哪块显卡,用多显卡的话在程序里写好,不要直接python ***.py,这样会占用全部显卡
这个terminal上有两个table,都是连接的服务器,运行程序的话最好在第一个上,第一个使用了tmux,电脑关机程序仍然可以运行,运行程序时调代码可以在另一个table上。
Linux查看显卡信息:
lspci | grep -i vga 1
使用nvidia GPU可以:
lspci | grep -i nvidia 1
前边的序号 “00:0f.0″是显卡的代号(这里是用的虚拟机);
查看指定显卡的详细信息用以下指令:
lspci -v -s 00:0f.0 1
Linux查看Nvidia显卡信息及使用情况
Nvidia自带一个命令行工具可以查看显存的使用情况:
nvidia-smi 12
表头释义:
Fan:显示风扇转速,数值在0到100%之间,是计算机的期望转速,如果计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了,显示出来就是N/A; Temp:显卡内部的温度,单位是摄氏度; Perf:表征性能状态,从P0到P12,P0表示最大性能,P12表示状态最小性能; Pwr:能耗表示; Bus-Id:涉及GPU总线的相关信息; Disp.A:是Display Active的意思,表示GPU的显示是否初始化; Memory Usage:显存的使用率; Volatile GPU-Util:浮动的GPU利用率; Compute M:计算模式; 下边的Processes显示每块GPU上每个进程所使用的显存情况。
如果要周期性的输出显卡的使用情况,可以用watch指令实现:
watch -n 10 nvidia-smi 1
命令行参数-n后边跟的是执行命令的周期,以s为单位。
以上就是
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