背景在某次工作的环境中发生接口调用一段时间之后出现 gateway timeout 504 问题,并随着大量的请求数量增大导致所有的接口都无法进行访问,第一时间怀疑是 tomcat 的请求连接数或线程池被压满,后来利用本篇提到的方法进行跟踪发现了问题;所以记录了如何使用 JVM 调优工具对这个问题进行定位并有效分析之后进行解决。初步查看(基于 Linux 系统)利用 top 查看 进程ID;利用
近期在做项目的过程中发现明明指定了gpu去进行训练,但是训练的时候发现仍然是使用的cpu,于是进行了一系列的探索,基本上该踩的坑也都踩到了,希望能帮到大家明明nvidia-smi是有gpu的啊,肿么回事!?ps -ef | grep 用户名
ll /proc/pid根本找不到gpu上的进程号!一、首先,查看自己的服务器上tensorflow安装的是不是gpu版本,是不是能够看到gpu的设备&nbs
转载
2024-05-19 20:03:52
164阅读
目录一、选择CUDA版本1.1 查看NVIDIA版本1.2 安装CUDA1.3 安装cuDNN二、选择Torch版本三、安装PyTorch 一、选择CUDA版本1.1 查看NVIDIA版本方法一 1 在电脑桌面空白处点击鼠标右键2 选择 NVIDIA 控制面板(若没有该选项,可尝试方法二) 3 查看英伟达版本。(如果未显示版本,请看下一步) 4 点击菜单栏的 帮助(help)——系统信息(Sys
转载
2024-04-29 09:32:30
1119阅读
全局存储器,即普通的显存,整个网格中的任意线程都能读写全局存储器的任意位置。 存取延时为400-600 clock cycles 非常容易成为性能瓶颈。 访问显存时,读取和存储必须对齐,宽度为4Byte。如果没有正确的对齐,读写将被编译器拆分为多次操作,降低访存性能。合并访问的条件,1.0和1.1的设备要求较严格,1.2及更高能力的设备上放宽了合并访问的条件。 1.2及其更高能力的设
转载
2024-08-06 15:16:30
68阅读
要查看 GPU 使用情况,您可以根据您的操作系统使用以下命令行代码:对于 NVIDIA 显卡:使用 nvidia-smi 命令来查看 GPU 的使用情况。在命令行中输入以下命令:nvidia-smi 这将显示当前 NVIDIA GPU 的状态,包括温度、功率、显存使用情况以及正在运行的进程等信息。对于 Linux 系统:使用 gpustat 命令来查看 GPU 使用情况。首先,您需要安装 gpus
转载
2023-07-13 23:23:27
1791阅读
Linux 查看GPU状态nvidia-sminvidia-smi是NVIDIA自带的一个命令可以详细的展示显卡的运行状态。gpustatgpustat是github上开源的一个小工具,对于v1.0目前支持python 3.4+,对于python 2.7-3.4支持v0.x。可以直接用pip安装pip install gpustat如果没有root权限的话pip install --user gp
转载
2023-07-06 17:45:34
1445阅读
前面一篇blog里面描述了命令环缓冲区机制,在命令环机制下,驱动写入PM4(不知道为何会取这样一个名字)包格式的命令对显卡进行配置。这一篇blog将详细介绍命令包的格式。 当前定义了4中命令包,分别是0型/1型/2型和3型命令包,命令包由两部分组成,第一部分是命令包头,第二部分是命令包主体,命令包头为请求GPU执行的具体操作,命令主体为执行该操作需要的数据。0型命令包 0型命令包用于写连续
转载
2024-06-15 21:11:51
142阅读
查看tensorflow可配置运算资源以及配置使用GPU运算因为还用不到分布式的tensorflow,自己没有尝试过所以就不写分布式tensorflow的使用了(等自己用上了再说),这里记录一下在跑神经网络时遇到GPU资源没有被使用,自己配置GPU运算的一些内容。一起来看看吧。查看tensorflow可以调用的GPU/CPU资源安装得时候我们会在cmd中通过nvidia-smi查看CUDA的一些信
转载
2024-03-25 10:58:14
287阅读
安装需知:Nvidia GPU Driver(与硬件交互的低层软件)决定CUDA版本,CUDA版本决定cuDNN版本①查看适配Driver的Cuda版本在这里默认已安装Nvidia GPU Driver,一般电脑中只要有GPU就已安装了Driver桌面 --》 鼠标右键 --》NVIDIA控制面板NVIDIA控制面板–》系统信息组件 --》NVCUDA64.DLL 在产品名称栏可以看到CUDA 1
转载
2024-05-31 10:54:38
1051阅读
CUDA的线程是多维的,启动一个线程格,线程格可以是多维的,线程格中分为线程块,线程块也可以是多维的,线程块中包含线程,对于GPU来说,同时启动200万个线程是很轻易的事情。blockIdx :当前执行设备代码的线程块的索引dim3 grid(DIM,DIM):声明一个二维的线程格,名字为grid;kernel<<<grid,1>>(dev_t):线程块为一个二维线程
转载
2024-06-06 19:52:44
82阅读
NVIDIA-SMI为英伟达NVIDIA显卡自带的工具,一般位置为C:\Program Files\NVIDIACorporation\NVSMI\nvidia-smi.exe,可以用来监控GPU状态和使用情况,尤其是我们最关心的温度和使用率。参考:GPU状态监测 nvidia-smi 命令详解Nvidia GPU的TCC模式与WDDM模式有何区别NVIDIA-SMI系列命令总结1、查看GPU当前
转载
2024-03-08 09:16:04
1713阅读
点赞
一、Liunix环境下实时监控NVIDIA GPU资源动态Watch命令在服务器shell的命令行界面中键入以下代码,可以实时监控GPU显存和计算单元占用情况(但请注意这会独占一个连接窗口,关闭后重新打开连接就会导致监控解除),通常要避免两项较大显存占用的任务被同时放在一张卡里进行计算的情况。在这个监视窗口下可以看到服务器内所有显卡的工作状态,温度,功率,显存占用情况,算力单元占用情况等。同时也可
转载
2024-06-17 20:31:45
459阅读
1. Linux下查看CPU和GPU使用情况本文记录了如何在Linux系统(以Ubuntu 16.04为例)查看电脑的GPU和CPU使用情况,包括命令和查询得到的界面。更新于2018.10.18。CPU使用情况查看动态查看打开终端,输入:top即可看到实时的CPU使用情况,如下图所示:按Ctrl+C退出查看。查看版本top -h即可看到当前procps-ng的版本。GPU使用情况查看静态查看 在终
转载
2023-10-14 00:09:57
196阅读
在Linux系统中查看GPU信息是非常有用的,特别是对于那些需要进行图形处理或机器学习等任务的用户来说。有多种方法可以查看Linux系统中的GPU信息,本文将介绍一些常用的方法。
一种常用的方法是使用命令行工具来查看GPU信息。其中一个常见的命令是nvidia-smi,这是NVIDIA显卡用户的首选工具。使用这个命令可以查看NVIDIA GPU的详细信息,包括显卡型号、驱动版本、温度、使用率等等
原创
2024-03-06 13:46:38
358阅读
## 如何在Docker中查看GPU信息
在Docker容器中使用GPU资源已经成为深度学习等需要大量计算资源的任务中常见的需求。本文将介绍如何在Docker容器中查看GPU信息,以及如何利用这些信息来优化GPU资源的使用。
### 查看GPU信息
要在Docker容器中查看GPU信息,首先需要确保你的主机已经安装了相应的GPU驱动和Docker环境。接下来,我们将通过`nvidia-smi
原创
2024-05-07 06:42:59
853阅读
# PyTorch 查看 GPU 使用情况教程
## 1. 概述
本教程将指导你如何使用 PyTorch 查看 GPU 的使用情况。在深度学习任务中,利用 GPU 可以大幅提升训练速度,因此了解 GPU 的使用情况对于优化训练过程至关重要。
在本教程中,你将学习以下内容:
1. 查看 PyTorch 版本信息
2. 确定是否安装了 GPU 版本的 PyTorch
3. 查看 GPU 设备信
原创
2023-12-07 12:04:45
208阅读
文章目录使用conda 还是miniconda一、下载miniconda 可以选择python版本等信息:二、安装miniconda,根据提示按*Enter*,和输出*yes*三、创建虚拟环境四、激活虚拟环境、安装Tensorflow五、可以先查看版本安装命令六、安装tensorflow-gpu==2.2.0七、查看tensorflow版本以及是否可以使用gpu 使用conda 还是minico
【深度学习GPU】Anaconda最速搭建tensorflow2-gpu+keras-gpu环境+ jupyternotebook新手配置网上什么自己下cuda和cudnn太磨叽了,anaconda自己就可以安. 目录: 【深度学习GPU】Anaconda最速搭建tensorflow2-gpu+keras-gpu环境+ jupyternotebook新手配置1.以管理员身份运行Anaconda P
简介pytorch多卡相应内容学习总结,本着勤能补拙的态度,希望能够更好地提升自我能力。1. 服务器信息查询
CPU查询# 查看CPU信息
cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l #查看CPU个数
cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | uniq #查看CPU核数
cat /proc/cpui
转载
2023-07-28 11:22:21
981阅读
一 先来看看ps命令:1.查看当前某个时间点的进程:ps命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行和运行的状态、进程是否结束、进程有没有僵死、哪些进程占用了过多的资源等等。总之大部分信息都是可以通过执行该命令得到的。2.ps [选项] 下面对命令选项进行说明:-e :显示所有进程。-f :全格式,做一个较为完整
转载
2024-08-15 14:47:23
178阅读