矩池云上使用nvidia-smi命令教程

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了矩池云上使用nvidia-smi命令教程。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

简介

nvidia-smi全称是NVIDIA System Management Interface ,它是一个基于NVIDIA Management Library(NVML)构建的命令行实用工具,旨在帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。

详解nvidia-smi命令

uncorr. ecc,云计算,GPU,矩池云

接下来我介绍一下,用nvidia-smi命令来查询机器GPU使用情况的相关内容。​

nvidia-smi

我以上图的查询内容为例,已经复制出来了,如下,

(myconda) root@8dbdc324be74:~# nvidia-smi
Tue Jul 20 14:35:11 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.32.03    Driver Version: 460.32.03    CUDA Version: 11.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla P100-SXM2...  On   | 00000000:1C:00.0 Off |                    0 |
| N/A   27C    P0    31W / 300W |      0MiB / 16280MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Tesla P100-SXM2...  On   | 00000000:1D:00.0 Off |                    0 |
| N/A   25C    P0    32W / 300W |      0MiB / 16280MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

我们来拆分一下

NVIDIA-SMI 460.32.03          # 
Driver Version: 460.32.03     # 英伟达驱动版本
CUDA Version: 11.2            # CUDA版本
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla P100-SXM2...  On   | 00000000:1C:00.0 Off |                    0 |
| N/A   27C    P0    31W / 300W |      0MiB / 16280MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Tesla P100-SXM2...  On   | 00000000:1D:00.0 Off |                    0 |
| N/A   25C    P0    32W / 300W |      0MiB / 16280MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

GPU:                # GPU的编号,0代表第一张显卡,1代表第二张,依次类推

Fan:                # 风扇转速(0%–100%),N/A表示没有风扇

Name:               # GPU的型号,以此处为例是P100

Temp:               # GPU温度(GPU温度过高会导致GPU频率下降)

Perf:               # 性能状态,从P0(最大性能)到P12(最小性能)

Pwr:                # GPU功耗

Persistence-M:      #  持续模式的状态(持续模式耗能大,但在新的GPU应用启动时花费时间更少)

Bus-Id:             # GPU总线,domain:bus:device.function

Disp.A:             # Display Active,表示GPU的显示是否初始化

Memory-Usage:       # 显存使用率(显示显存占用情况)

Volatile GPU-Util:  # 浮动的GPU利用率

ECC:                # 是否开启错误检查和纠正技术,0/DISABLED, 1/ENABLED

Compute M.:         # 计算模式,0/DEFAULT,1/EXCLUSIVE_PROCESS,2/PROHIBITED

Memory-Usage和Volatile GPU-Util是两个不一样的东西,显卡由GPU和显存等部分所构成,GPU相当于显卡上的CPU,显存相当于显卡上的内存。在跑任务的过程中可以通过优化代码来提高这两者的使用率。​

nvcc和nvidia-smi显示的CUDA版本不同?

(myconda) root@8dbdc324be74:~# nvidia-smi
Tue Jul 20 14:35:11 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.32.03    Driver Version: 460.32.03    CUDA Version: 11.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla P100-SXM2...  On   | 00000000:1C:00.0 Off |                    0 |
| N/A   27C    P0    31W / 300W |      0MiB / 16280MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Tesla P100-SXM2...  On   | 00000000:1D:00.0 Off |                    0 |
| N/A   25C    P0    32W / 300W |      0MiB / 16280MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
(myconda) root@8dbdc324be74:~# nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Oct_12_20:09:46_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.1, V11.1.105
Build cuda_11.1.TC455_06.29190527_0

可以看到nvcc的CUDA版本是11.1,而nvidia-smi的CUDA版本是11.2。这对运行任务是没有影响的,绝大多数代码都是可以正常跑起来的,引起这个的主要是因为CUDA两个主要的API,runtime API和driver API。神奇的是这两个API都有自己对应的CUDA版本(如图上的11.1和11.2)。在StackOverflow有一个解释,如果driver API和runtime API的CUDA版本不一致可能是因为你使用的是单独的GPU driver installer,而不是CUDA Toolkit installer里的GPU driver installer。在矩池云上的表现可以解释为driver API来自于物理机器的驱动版本,runtime API是来自于矩池云镜像环境内的CUDA Toolkit版本。

实时显示显存使用情况

nvidia-smi -l 5  #5秒刷新一次

动态刷新信息(默认5s刷新一次),按Ctrl+C停止,可指定刷新频率,以秒为单位

#每隔一秒刷新一次,刷新频率改中间数字即可
watch -n 1 -d nvidia-smi

在这里不建议使用watch查看nvidia-smi,watch每个时间周期开启一个进程(PID),查看后关闭进程,可能会影响到其他进程。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-594781.html

到了这里,关于矩池云上使用nvidia-smi命令教程的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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