查看 Python 程序占用哪个 GPU
介绍
在深度学习和科学计算等领域，使用图形处理单元 (GPU) 来加速计算已变得越来越普遍。Python 是一种流行的高级编程语言，支持与 GPU 的无缝交互。当编写使用 GPU 的 Python 程序时，了解程序正在使用哪个 GPU 对于优化性能和避免资源冲突至关重要。
确定 GPU 使用情况
可以通过多种方法来确定 Python 程序正在使用哪个 GPU。以下是最常用的方法：
1. nvidia-smi 命令
nvidia-smi 命令是 NVIDIA GPU 的命令行工具，可提供有关 GPU 使用情况的详细统计信息。要使用 nvidia-smi，请在终端窗口中运行以下命令：
shell
nvidia-smi
在输出中，寻找 “Processes” 部分。此部分将列出当前正在使用 GPU 的所有进程，包括 Python 进程。
2. ps 命令
ps 命令可以显示正在运行的进程及其关联的命令行参数。要使用 ps 查看 Python 程序的 GPU 使用情况，请在终端窗口中运行以下命令：SEO?
shell
ps aux | grep -i python
输出将显示所有正在运行的 Python 进程。寻找命令行参数中包含 --gpu 或 -g 标志的进程。该标志将指定程序正在使用的 GPU。
3. GPUtil 库
GPUtil 是一个 Python 库，提供了一个方便的界面来获取有关 GPU 使用情况的信息。要使用 GPUtil，请在程序中导入库并使用 GPUtil.getGPUs() 函数：
“`python
import gputil
GPUs = gputil.getGPUs()
for GPU in GPUs:
print(“ID:”, GPU.id, “Name:”, GPU.name, “Load:”, GPU.load)
“`
此代码将打印有关每个可用 GPU 的详细信息，包括其 ID、名称和当前负载。王利头.
优化 GPU 使用
了解 Python 程序正在使用哪个 GPU 后，可以采取以下步骤来优化 GPU 使用：wanglitou?批量打开网址,
1. 分配特定 GPU
使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量可以将 Python 程序分配给特定的 GPU。这对于在具有多个 GPU 的系统上确保程序始终使用首选 GPU 非常有用。在线字数统计?
2. 限制资源使用
torch.cuda.set_device() 函数可用于将 Python 程序限制在特定的 GPU 上，从而防止它访问其他 GPU。
3. 管理内存
GPUs 的内存容量有限，因此管理内存以避免溢出非常重要。使用 torch.cuda.memory_allocated() 函数可以监视程序分配的 GPU 内存，并使用 torch.cuda.empty_cache() 函数可以清除不再使用的内存。王利?
常见问题解答
1. 如何查看 Python 程序使用的 GPU 温度？
nvidia-smi 命令可以显示 GPU 的温度。在 nvidia-smi 输出中，寻找 “Temperature” 部分以获取当前温度读数。
2. 如何强制 Python 程序使用 CPU 代替 GPU？
将 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量设置为一个空字符串可以强制 Python 程序使用 CPU。这可以通过在终端窗口中运行以下命令来完成：
shellHTML在线运行,
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""
3. 如何限制 Python 程序使用的 GPU 内存？
torch.cuda.set_limit 函数可用于限制 Python 程序使用的 GPU 内存。该函数需要一个整数值参数，该参数指定以字节为单位的最大 GPU 内存限制。
4. 如何知道何时需要升级 GPU？
当 Python 程序开始出现性能下降或资源不足错误时，可能需要考虑升级 GPU。其他迹象包括：JS转Excel?
- 处理大型数据集时遇到延迟
- 在训练深度学习模型时出现内存溢出错误
- 无法利用最新的 GPU 功能
5. 如何选择合适的 GPU？
选择合适的 GPU 取决于应用程序的具体要求。需要考虑的关键因素包括：
- 计算能力（单位：FLOPS）
- 内存大小和带宽
- 能耗和散热
- 与 Python 生态系统的兼容性
原创文章，作者：施峰晴，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_111509.html
微信扫一扫 
