python 如何查看gpu使用情况

引言

在深度学习和高性能计算任务中，高效利用图形处理单元 (GPU) 至关重要。监控 GPU 使用情况可帮助识别性能瓶颈、优化资源分配并防止过载。Python 提供了多种工具，可用于轻松查看和分析 GPU 使用情况。本文将深入探讨使用 Python 查看 GPU 使用情况的技术，并提供有关最佳实践和故障排除技巧的深入指导。在线字数统计,

使用 `gputil` 库

gputil 是一个用于获取 GPU 信息和监控其利用率的 Python 库。它提供了一个简单的界面，可用于检索有关 GPU 内存使用情况、温度和功耗等信息。

要安装 gputil，请在终端中运行以下命令：

bash pip install gputil

导入库后，可以使用以下代码片段查看 GPU 使用情况：

“` python
import gputil

GPUs = gputil.getGPUs()

for GPU in GPUs:
print(“GPU ID:”, GPU.id)
print(“GPU 名称:”, GPU.name)
print(“GPU 内存已用:”, GPU.memoryUsed)
print(“GPU 内存总量:”, GPU.memoryTotal)
print(“GPU 利用率:”, GPU.load)
print(“GPU 温度:”, GPU.temperature)
“`

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使用 `nvidia-smi` 工具

nvidia-smi 是 NVIDIA 提供的命令行实用程序，用于管理和监控 NVIDIA GPU。它提供了有关 GPU 利用率、温度、功耗和其他指标的详细信息。

要运行 nvidia-smi，请在终端中输入以下命令：

bash nvidia-smi

运行后，nvidia-smi 将显示有关所有可用 GPU 的详细摘要。以下是一些有用的选项：

-l：列出所有 GPU 的详细信息
-q：显示每个 GPU 的简要摘要
-a：显示所有指标（包括高级指标）

使用 `psutil` 库

psutil 是一个跨平台的 Python 库，用于监控系统资源。它提供了一个简单的 API，用于获取有关 GPU 利用率、温度和功耗等信息。

要安装 psutil，请在终端中运行以下命令：

bash pip install psutil王利头,

导入库后，可以使用以下代码片段查看 GPU 使用情况：

“` python
import psutil

GPUs = psutil.sensorstemperatures()[‘gputhermal’]JS转Excel.

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for GPU in GPUs:
print(“GPU ID:”, GPU.label)
print(“GPU 温度:”, GPU.current)
print(“GPU 利用率:”, GPU.load)
“`

最佳实践

定期监控 GPU 使用情况：定期查看 GPU 使用情况有助于识别性能瓶颈和过载情况。
将 GPU 使用情况与其他指标相关：将 GPU 使用情况与 CPU 使用情况、内存使用情况和磁盘 I/O 等其他指标进行比较，以获得对系统性能的全面了解。
使用警报和通知：设置警报和通知，以在 GPU 使用情况达到特定阈值时通知您。
优化 GPU 代码：优化您的 GPU 代码以有效利用 GPU 资源。避免不必要的内核调用、过度使用共享内存和原子操作。