linux python gpu可见指令_连接远程服务器使用GPU-指南

（1）nvidia-smi 命令

GPU：GPU 编号； Fan：风扇转速，从0到100%之间变动； Name：GPU 型号； Temp：温度，单位是摄氏度； Perf：性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小性能（即 GPU 未工作时为P0，达到最大工作限度时为P12）。 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，这里显示的是off的状态； Pwr:Usage/Cap：能耗； Memory Usage：显存使用率； Bus-Id：涉及GPU总线的东西，domain:bus:device.function； Disp.A：Display Active，表示GPU的显示是否初始化； Volatile GPU-Util：浮动的GPU利用率； Uncorr. ECC：Error Correcting Code，错误检查与纠正； Compute M：compute mode，计算模式。

（2）nvidia-smi -L 列出所有可用的 NVIDIA 设备信息。

（3） CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python test.py 在终端执行程序时指定GPU

以下形式：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 只允许编号1的GPU
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 0和1同时占用
CUDA_VISIBLE_DEVICES=“0,1” 同上
CUDA_VISIBLE_DEVICES="" 不使用gpu

（4）python代码中指定GPU

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"

注意，服务器看到的GPU序号和手动在Linux上查看的序号是相反的【代码调用】，比如

os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”的话，你会发现在watch nvidia-smi指令下，2号GPU正在满负荷的运行！