标签：显存 -- gpu nvadia smi nvidia GPU
1、nvidia-smi介绍
nvidia-sim简称NVSMI，提供监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能，是一个跨平台工具，支持所有标准的NVIDIA驱动程序支持的Linux和WindowsServer 2008 R2 开始的64位系统。这个工具是N卡驱动附带的，只要装好驱动，就会有这个命令
2、nvidia-smi常用命令介绍
1）显示GPU当前的状态：nvidia-smi
表格参数详解：
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GPU：本机中的GPU编号（有多块显卡的时候，从0开始编号）图上GPU的编号是：0
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Fan：风扇转速（0%-100%），N/A表示没有风扇
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Name：GPU类型，图上GPU的类型是：Tesla T4
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Temp：GPU的温度（GPU温度过高会导致GPU的频率下降）
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Perf：GPU的性能状态，从P0（最大性能）到P12（最小性能），图上是：P0
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Persistence-M：持续模式的状态，持续模式虽然耗能大，但是在新的GPU应用启动时花费的时间更少，图上显示的是：off
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Pwr：Usager/Cap：能耗表示，Usage：用了多少，Cap总共多少
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Bus-Id：GPU总线相关显示，domain：bus：device.function
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Disp.A：Display Active ，表示GPU的显示是否初始化
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Memory-Usage：显存使用率
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Volatile GPU-Util：GPU使用率
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Uncorr. ECC：关于ECC的东西，是否开启错误检查和纠正技术，0/disabled,1/enabled
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Compute M：计算模式，0/DEFAULT,1/EXCLUSIVE_PROCESS,2/PROHIBITED
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Processes：显示每个进程占用的显存使用率、进程号、占用的哪个GPU
2）隔几秒刷新一下显存状态：nvidia-smi -l 秒数
隔两秒刷新一下GPU的状态：nvidia-smi -l 2
3) 将监控结果写入文件，并且指定写入文件的监控字段
nvidia-smi -l 1 --format=csv --filename=report.csv --query-gpu=timestamp,name,index,utilization.gpu,memory.total,memory.used,power.draw
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-l：隔多久记录一次，命令中写的是1
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--format：结果记录文件格式是csv
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--filename: 结果记录文件的名字
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--query-gpu：记录哪些数据到csv文件
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timestamp：时间戳
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memory.total：显存大小
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memory.total：显存使用了多少
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utilization.gpu：GPU使用率
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power.draw：显存功耗，对应Pwr：Usage
上面是显存监控中常用的几个命令，如果还有什么参数想了解，可以通过：
nvidia-smi -h 命令查看
如果想调整结果记录文件的字段，可以通过下面的命令查看对应的字段：
nvidia-smi --help-query-gpu
3 简易测试脚本
nvidia-smi命令会实时记录gpu的情况，如果想让命令停止下来，需要手动执行ctrl-c，或者kill掉进程，为了便于使用，这里编写了一个shell脚本，输入：记录文件名、执行时间，执行命令即可
将下面的脚本复制到文本，然后保存，chmod 755 XXX.sh 修改脚本执行权限，执行即可
#!/bin/bash**
# nvidia-smi执行时间函数
function timeout()
{
timeStart=`date +%s`
timeEnd=`date +%s`
#echo "starttime is $timeStart"
#echo "endtiem is $timeEnd"
i=$(($timeEnd - $timeStart))
timeout=$1
echo "timeout is :$timeout"
while ([ $i -ne $timeout ])
do
timeEnd=`date +%s`
i=$(($timeEnd - $timeStart))
done
}
nvidia-smi -l 1 --format=csv --filename=$1 --query-gpu=timestamp,name,index,utilization.gpu,memory.total,memory.used,power.draw &
echo "shell PID: $$"
echo "nvidia-smi PID: $!"
id=$!
echo $id
timeout $2
echo $id
kill -9 "$id"
标签：显存,--,gpu,nvadia,smi,nvidia,GPU 来源： https://www.cnblogs.com/zhangxianrong/p/15043758.html
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