查看gpu使用率 python

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mob64ca12eea322 2025-02-27 05:51:17 ©著作权

文章标签 sed Python python 文章分类 Python 后端开发

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如何在Python中查看GPU使用率

随着深度学习和数据科学的兴起，监测GPU的使用情况对于优化代码和避免资源浪费变得日益重要。在这篇文章中，我将指导你如何使用Python代码来查看GPU的使用率，并帮助你理解每一步的细节。

1. 整体流程

我们先来了解一下整个流程，然后再逐步深入每个步骤。下表展示了我们将要进行的步骤：

步骤	描述
1	安装所需的库
2	导入库并初始化GPU监控
3	获取GPU信息
4	打印GPU使用率
5	（可选）监控GPU信息的循环展示

2. 安装所需的库

首先，我们需要安装一个名为GPUtil的库，它是一个专门用于监控GPU状态的Python包。我们可以使用pip命令来安装它：

pip install gputil

说明：

GPUtil提供了一些简单的接口，用于获取GPU的内存使用情况和其他状态信息。

3. 导入库并初始化GPU监控

在安装完库后，我们可以在Python中导入它。下面是一个简单的导入代码示例：

import GPUtil

# 获取可用的GPU列表
gpus = GPUtil.getGPUs()

说明：

import GPUtil: 导入GPUtil库。
GPUtil.getGPUs(): 获取系统中可用的GPU设备列表。

4. 获取并打印GPU使用率

接下来，我们将提取每一个GPU的使用率信息并打印出来。以下是具体的代码实现：

for gpu in gpus:
    # 获取每个GPU的ID
    gpu_id = gpu.id
    
    # 获取GPU的使用率（百分比）
    gpu_load = gpu.load * 100  # load是一个小数，需乘以100
    
    # 获取GPU的显存使用情况
    gpu_memory_total = gpu.memoryTotal
    gpu_memory_free = gpu.memoryFree
    gpu_memory_used = gpu.memoryUsed

    # 打印信息
    print(f"GPU ID: {gpu_id}")
    print(f"使用率: {gpu_load:.2f}%")
    print(f"总显存: {gpu_memory_total}MB, 已用: {gpu_memory_used}MB, 空闲: {gpu_memory_free}MB")
    print("===================================")

说明：

for gpu in gpus:: 循环遍历每个可用的GPU。
gpu.id: 获取当前GPU的ID。
gpu.load: 获取GPU的使用率，返回值是一个小数。
gpu.memoryTotal: 获取总显存。
gpu.memoryFree: 获取空闲显存。
gpu.memoryUsed: 获取已用显存。
print(...): 打印GPU的使用率和显存信息，格式化为两位小数。

5. （可选）监控GPU信息的循环展示

如果你想要持续监测GPU的使用率，可以使用一个循环。请看下面的代码：

import time

while True:
    gpus = GPUtil.getGPUs()  # 重新获取GPU状态
    for gpu in gpus:
        gpu_id = gpu.id
        gpu_load = gpu.load * 100  # load是一个小数，需乘以100
        gpu_memory_total = gpu.memoryTotal
        gpu_memory_free = gpu.memoryFree
        gpu_memory_used = gpu.memoryUsed

        # 打印信息
        print(f"GPU ID: {gpu_id}")
        print(f"使用率: {gpu_load:.2f}%")
        print(f"总显存: {gpu_memory_total}MB, 已用: {gpu_memory_used}MB, 空闲: {gpu_memory_free}MB")
        print("===================================")
    
    time.sleep(5)  # 每5秒更新一次