nvidia-smi 命令参数含义, nvitop

nvidia-smi 命令参数含义

GPU 的实时状态监测

解释相关参数含义：

    GPU：本机中的GPU编号

    Name：GPU 类型

    Persistence-M：

    Fan：风扇转速

    Temp：温度，单位摄氏度

    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:Usage/Cap：能耗表示

    Bus-Id：涉及GPU总线的相关信息；

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

    Memory-Usage：显存使用率

    Volatile GPU-Util：浮动的GPU利用率

    Uncorr. ECC：关于ECC的东西

    Compute M.：计算模式

    Processes 显示每块GPU上每个进程所使用的显存情况。

表格参数详解：

GPU 本机中的GPU编号（有多块显卡的时候，从0开始编号）图上GPU的编号是：0
Fan：风扇转速（0%-100%），N/A表示没有风扇,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。
Name：GPU类型，图上GPU的类型是：GeForce MX250/RTX 2080Ti
Temp：GPU的温度（GPU温度过高会导致GPU的频率下降）
Perf：GPU的性能状态，从P0（最大性能）到P12（最小性能），图上是：P0
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，图上显示的是：off
Pwr：Usager/Cap：能耗表示，Usage：用了多少，Cap总共多少
Bus-Id：GPU总线相关显示，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
Volatile GPU-Util：GPU使用率
Uncorr. ECC：关于ECC的东西，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
Processes：显示每个进程占用的显存使用率、进程号、占用的哪个GPU
type: 进程类型。C 表示计算进程，G 表示图形进程，C+G 表示都有。

watch命令实时监测显卡

watch的基本用法是：
watch [options]  command最常用的参数是 -n， 后面指定是每多少秒来执行一次命令。
Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具，会显示显存使用情况：
nvidia-smi设置一个每 10s 显示一次显存的情况：watch -n 10 nvidia-smi  # n=1时，就可以实时监测显卡使用情况。这样，只要开着这个命令行窗口，就可以每n秒刷新一次。

隔几秒刷新一下显存状态：nvidia-smi -l 秒数

隔两秒刷新一下GPU的状态：
nvidia-smi -l 2

将监控结果写入文件，并且指定写入文件的监控字段

nvidia-smi -l 1 --format=csv --filename=report.csv --query-gpu=timestamp,name,index,utilization.gpu,memory.total,memory.used,power.draw

-l：隔多久记录一次，命令中写的是1
–format：结果记录文件格式是csv
–filename: 结果记录文件的名字
–query-gpu：记录哪些数据到csv文件
timestamp：时间戳
memory.total：显存大小
memory.total：显存使用了多少
utilization.gpu：GPU使用率
power.draw：显存功耗，对应Pwr：Usage

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nvitop

https://pypi.org/project/nvitop/

python 脚本指定用哪块GPU

一般情况：
import os 
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"  #（保证程序cuda序号与实际cuda序号对应）
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1"  #（代表仅使用第0，1号GPU）

单GPU：
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"  #代表只使用第3个gpu

改变系统变量

#添加系统变量, 这里是要使用的GPU编号
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

# 在程序开头设置
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'

# 运行程序时使用命令行,来设置该程序可见的gpu:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py

使用nvidia相关命令

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Linux以及从Windows系统。

nvidia-smi
watch -n 1 -d nvidia-smi # 每隔一秒刷新一次

参考文档：
https://bgbiao.top/post/manager-your-gpus/
https://blog.csdn.net/C_chuxin/article/details/82993350

https://blog.csdn.net/C_chuxin/article/details/82993350
https://www.cnblogs.com/carle-09/p/12420321.html
https://itcn.blog/p/0048359132.html