【发布时间】:2021-09-13 10:00:38
【问题描述】:
我想知道 Colab 分配的 GPU 中的内核数量。我使用了!nvidia-smi -q,但它显示了所有其他细节,但没有显示 GPU 的核心数。
我已经研究过它但没有找到它。 关于这个的任何帮助!
【问题讨论】:
标签: python gpu google-colaboratory
我想知道 Colab 分配的 GPU 中的内核数量。我使用了!nvidia-smi -q,但它显示了所有其他细节,但没有显示 GPU 的核心数。
我已经研究过它但没有找到它。 关于这个的任何帮助!
【问题讨论】:
标签: python gpu google-colaboratory
简单的方法是运行!nvidia-smi 命令来获取所有 GPU 信息。在那之后您将获得的卡上似乎有 2 个可能的选项 - K80 或 T4,K80 有 4992 个 CUDA 核心,而 T4 有 2560 个 CUDA 核心(发现这使用谷歌)。
如果您仍然需要脚本来确定内核数量,您可以在this answer (python) 和this answer (C) 中找到这些脚本。我仍然建议使用更简单的方法来查找该特定模型的 CUDA 内核。
在旁注中,instances 用户只能获得 5% 的 GPU 内存可供他们访问。我没有遇到过这个问题,但您仍然应该检查 !nvidia-smi 命令中显示的 Volatile GPU Util(0% 是在没有运行时应该预期的值)。
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