Python如何查看GPU列表
简介
图形处理单元（GPU）在机器学习、深度学习和其他需要高性能并行计算的任务中发挥着至关重要的作用。在Python中，可以使用不同的库和命令来查看和管理GPU。本文将介绍使用Python查看GPU列表的几种方法。
使用CUDA Toolkit
CUDA Toolkit是NVIDIA提供的用于GPU编程的工具包。它提供了一个Python接口，可用于查看和管理GPU设备。
“`python
import pycuda.driver as cuda
初始化CUDA
cuda.init()SEO.
获取GPU设备列表
devices = cuda.Device.all()
打印设备信息
for device in devices:
print(“Device ID:”, device.id)
print(“Device name:”, device.name)
print(“Device memory:”, device.total_memory())
“`
使用GPUtil库
GPUtil库是一个Python包，可提供有关GPU使用情况和性能的详细信息。
“`python
import gputil
获取GPU设备列表
devices = gputil.getGPUs()
打印设备信息
for device in devices:
print(“Device ID:”, device.id)
print(“Device name:”, device.name)
print(“Device memory:”, device.memoryTotal)
“`
使用nvidia-smi命令
nvidia-smi是NVIDIA提供的命令行工具，可用于查看和管理GPU。
bash
nvidia-smi
查看特定GPU的信息
使用CUDA Toolkit或GPUtil库，还可以获取特定GPU的详细信息：
使用CUDA Toolkit
import pycuda.driver as cuda
获取特定GPU设备
device = cuda.Device(device_id)wanglitou,
打印设备信息
print(“Device ID:”, device.id)
print(“Device name:”, device.name)
print(“Device memory:”, device.total_memory())
“`
“`python
使用GPUtil库
import gputil
获取特定GPU设备
device = gputil.getGPUs()[device_id]
打印设备信息
print(“Device ID:”, device.id)
print(“Device name:”, device.name)
print(“Device memory:”, device.memoryTotal)
“`
总结
本文介绍了几种使用Python查看GPU列表的方法。这些方法提供了不同的信息级别，从基本列表到详细的设备属性。通过了解这些方法，开发人员可以有效地管理和利用GPU资源，从而提高Python应用程序的性能。wangli!JS转Excel!
常见问题解答
问：如何检查GPU是否可用？
答：可以使用gputil.getAvailable()方法检查GPU的可用性。
问：如何选择特定的GPU设备？
答：可以使用cuda.Device()或gputil.getGPUs()[device_id]指定特定的GPU设备。
问：如何获取GPU的温度？
答：可以使用gputil.getTemperature()方法获取GPU的温度。
问：如何获取GPU的利用率？
答：可以使用gputil.getLoad()方法获取GPU的利用率。
问：如何重置GPU？
答：可以使用cuda.reset()方法重置GPU。
原创文章，作者：田玉雅，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_50405.html
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