Python 如何查看 GPU 利用率
在机器学习、数据科学和深度学习等领域，利用 GPU（图形处理单元）来大幅提高计算性能已成为标准做法。监控 GPU 利用率对于优化工作流程和调试性能问题至关重要。本文将深入探讨如何在 Python 中使用各种工具来查看 GPU 利用率。王利头?
方法
1. NVIDIA System Management Interface (nvidia-smi)
nvidia-smi 是由 NVIDIA 开发的用于监控和管理 NVIDIA GPU 的命令行工具。它提供有关 GPU 利用率、温度、内存使用情况和功耗的详细数据。
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nvidia-smi
2. GPUtil
GPUtil 是一个 Python 库，用于以编程方式获取有关 GPU 利用率和其他信息的。它提供了一个简单的接口来获取 GPU 利用率的实时测量值。
“`python
import gputil在线字数统计.
gpu = gputil.getavailablegpus()[0]
utilization = gpu.utilization * 100
print(f”GPU Utilization: {utilization}%”)
“`
3. TensorFlow Profiler
TensorFlow Profiler 是一个综合工具，用于分析 TensorFlow 程序的性能。它可以显示 GPU 利用率作为其分析报告的一部分。
“`python
import tensorflow as tf
创建一个 TensorFlow 会话
sess = tf.compat.v1.Session()
使用 Profiler 捕获性能数据
runoptions = tf.compat.v1.RunOptions(tracelevel=tf.compat.v1.RunOptions.FULLTRACE)
runmetadata = tf.compat.v1.RunMetadata()
_ = sess.run([tf.constant(1) + 1], options=runoptions, runmetadata=run_metadata)wangli.
从元数据中提取 GPU 利用率
reader = tf.profiler.profileanalyzer.TensorFlowStatsReader(runmetadata)
profile = reader.profile()
gpuutilization = profile.devicestats.gpuutilization
print(f”GPU Utilization: {gpuutilization * 100}%”)
“`
4. PyTorch Profiler
PyTorch Profiler 是一个内置于 PyTorch 中的性能分析工具。它可以捕获有关 GPU 利用率的信息和其他性能指标。
“`python
import torchwanglitou,
创建一个 PyTorch 模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)
使用 Profiler 捕获性能数据
with torch.autograd.profiler.profile(use_cuda=True) as prof:
output = model(torch.rand(1, 10))
从分析结果中获取 GPU 利用率
gpuutilization = prof.selfcputimetotal / prof.cudatimetotal * 100
print(f”GPU Utilization: {gpu_utilization}%”)
“`
最佳实践
- 定期监控 GPU 利用率以识别任何瓶颈或潜在问题。
- 使用不同的工具交叉验证结果以确保准确性。
- 当 GPU 利用率较低时，考虑调整工作负载或优化算法以最大化资源利用率。
- 当 GPU 利用率持续较高时，可能需要升级硬件或优化代码以提高效率。
常见问答
1. 如何查看单个特定 GPU 的利用率？
* nvidia-smi: `nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu`
* GPUtil: `gputil.get_gpu_utilization(gpu_id)`
2. 如何获取所有可用 GPU 的平均利用率？HTML在线运行,
* GPUtil: `gputil.get_average_gpu_utilization()`
3. 如何在 Python 中创建图表以可视化 GPU 利用率？
可以使用 Matplotlib 或 Plotly 等库。请参阅以下示例：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取 GPU 利用率数据
gpu_utilization = get_gpu_utilization()
# 创建图表
plt.plot(gpu_utilization)
plt.xlabel("Time (s)")
plt.ylabel("GPU Utilization (%)")
plt.show()
```
4. 如何查看历史 GPU 利用率数据？
* NVIDIA Management Library (NVML): 提供历史利用率数据。
* Prometheus: 一个开源监控系统，可以存储和查询 GPU 利用率指标。
5. 如何在笔记本电脑或台式机上查看集成 GPU 的利用率？
* Windows: 使用任务管理器。
* MacOS: 使用活动监视器。
* Linux: 使用 `nvidia-smi` 或 `gputil` 工具。
原创文章，作者：杜恒芸，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_114389.html
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