【问题标题】:nvidia-smi does not display memory usage [closed]nvidia-smi 不显示内存使用情况[关闭]
【发布时间】:2017-10-28 21:27:00
【问题描述】:

我想使用 nvidia-smi 来监控我的 GPU 以用于我的机器学习/人工智能项目。但是,当我在 cmd、git bash 或 powershell 中运行 nvidia-smi 时,会得到以下结果:

$ nvidia-smi
Sun May 28 13:25:46 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 376.53                 Driver Version: 376.53                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 1070   WDDM  | 0000:28:00.0      On |                  N/A |
|  0%   49C    P2    36W / 166W |   7240MiB /  8192MiB |      4%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|    0      7676  C+G   ...ost_cw5n1h2txyewy\ShellExperienceHost.exe N/A      |
|    0      8580  C+G   Insufficient Permissions                     N/A      |
|    0      9704  C+G   ...x86)\Google\Chrome\Application\chrome.exe N/A      |
|    0     10532    C   ...\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\python.exe N/A      |
|    0     11384  C+G   Insufficient Permissions                     N/A      |
|    0     12896  C+G   C:\Windows\explorer.exe                      N/A      |
|    0     13868  C+G   Insufficient Permissions                     N/A      |
|    0     14068  C+G   Insufficient Permissions                     N/A      |
|    0     14568  C+G   Insufficient Permissions                     N/A      |
|    0     15260  C+G   ...osoftEdge_8wekyb3d8bbwe\MicrosoftEdge.exe N/A      |
|    0     16912  C+G   ...am Files (x86)\Dropbox\Client\Dropbox.exe N/A      |
|    0     18196  C+G   ...I\AppData\Local\hyper\app-1.3.3\Hyper.exe N/A      |
|    0     18228  C+G   ...oftEdge_8wekyb3d8bbwe\MicrosoftEdgeCP.exe N/A      |
|    0     20032  C+G   ...indows.Cortana_cw5n1h2txyewy\SearchUI.exe N/A      |
+-----------------------------------------------------------------------------+

GPU Memory Usage 列显示每个进程的N/A。此外,列出的进程比我在 Internet 上找到的大多数示例要多得多。这可能是什么原因?

我正在运行华硕的 Nvidia GTX 1070,我的操作系统是 Windows 10 Pro。

【问题讨论】:

  • Windows 上的解决方案:以管理员身份运行 Sysinternals Process Explorer,然后打开“GPU Dedicated”和“GPU Committed”列以查看每个进程的 GPU 内存使用情况。

标签: machine-learning tensorflow gpu nvidia


【解决方案1】:

如果您执行以下操作:nvidia-smi -q,您将看到以下内容:

Processes
        Process ID                  : 6564
            Type                    : C+G
            Name                    : C:\Windows\explorer.exe
            Used GPU Memory         : Not available in WDDM driver model

在 WDDM 驱动程序模型中不可用 => WDDM 代表 Windows 显示驱动程序模型。您可以切换到 TCC 并通过以下命令获取信息:nvidia-smi -dm 1,但此操作只能在您没有连接任何显示器的 GPU 时执行。所以……这几乎是不可能的……

顺便说一句,不要担心内存使用量过高,Tensorflow 会保留尽可能多的 GPU 内存来加快其进程。如果您更喜欢对所占用的内存进行更细粒度的控制,请使用以下内容(它可能会稍微减慢您的计算速度):

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)

您可以在 Ubuntu 上创建双启动,或者干脆忘记这个。

【讨论】:

  • 非常感谢您的回答,这解释了很多!
  • 正是我正在寻找的答案。
  • Windows 上的解决方案:以管理员身份运行 Sysinternals Process Explorer,然后打开“GPU Dedicated”和“GPU Committed”列以查看每个进程的 GPU 内存使用情况。
  • 如果windows禁用Nvidia计算卡,我们可以在终端运行cuda程序吗?或者有没有办法做到?谢谢!
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