【深度学习】nvidia-smi 各参数意义

---

前言

一个服务器遇到问题了，GPU Fan 和 Perf 两个都是err。之前没遇到这个问题，所以这次机会要搞搞清楚。每个参数都是在干事，能够收到哪些hint，如何查问题。

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
Fri Apr 14 16:52:54 2023
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.63.01    Driver Version: 470.63.01    CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:0B:00.0 Off |                  N/A |
|ERR!   52C    P2   ERR! / 260W |      0MiB / 11019MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

表头释义：
Driver Version：显卡驱动版本号
CUDA Version：CUDA版本号
GPU Name：显卡名称
Persistence-M：是否支持持久性内存（Persistence-M是一种用于保存显卡驱动状态的特殊内存类型。如果启用了持久性内存，那么在显卡重启或掉电后，内存上的信息仍将保存下来。这种内存类型通常用于保存模型的长期数据，以便在不需要重新加载的情况下加速显卡操作。）
Bus-Id：显卡的总线ID（Bus-Id是显卡的总线ID，是该显卡在主板上的唯一标识。它是一个数字字符串，用于标识显卡在总线系统中的位置，方便系统识别和管理。每个显卡都有一个不同的总线ID，用于防止显卡混淆，以及为显卡提供管理和配置信息。）
Disp.A：显卡的显示状态（是否启用）（Disp.A是Display Active的缩写，表示是否有显示器激活，如果有显示器激活，则会显示Yes，否则显示No。显示器激活指的是在电脑系统中打开或使用外接的显示器，使其可以正常显示画面。）
Volatile Uncorr. ECC：是否启用显存错误校正（如果未启用则为0）（Volatile Uncorr. ECC——Volatile Uncorrectable Error Correction and Detection (VUECC)：是一种可变不可修正的错误校验与纠正（ECC）技术，它旨在在计算机存储器中检测和纠正位错误。它使用了特殊的硬件来监控计算机内部数据，并在发现任何差错时通过可靠的方法自动纠正它们。）
Fan：风扇的速度（N/A表示不支持）
Temp：显卡的温度（单位为°C）
Perf：显卡性能状态（P0表示最高性能）（Performance是一种性能指标，用于衡量计算机系统的性能。它可以测量内存带宽、CPU时钟速度、GPU处理器指令集等。）
Pwr:Usage/Cap：显卡功耗使用情况/功耗容量（单位为W）（Power Usage/Capacity）
Memory-Usage：显存使用情况
GPU-Util：显卡利用率（Graphics Processor Unit Utilization）（Memory-Usage指的是设备内存占用情况，它表示当前系统正在使用的内存量。GPU-Util指的是图形处理器的利用率，这个数值表示GPU正在处理的任务的比例，以及它的性能。）
Compute M.：显卡计算模式（Compute M是一种用于测量GPU计算性能的衡量标准。它主要有三种类型：GFLOPS，TMUs和ROPs。GFLOPS代表每秒可以执行的浮点运算次数，TMU（纹理映射单元）可以每秒处理的纹理块数，而ROPs（渲染输出单元）可以每秒进行的像素写入操作次数。）（Default指的是GFLOPS，它用于衡量GPU的浮点计算能力。）

1.重点概念解析

Memory-Usage和Volatile GPU-Util是两个不一样的东西，显卡由GPU和显存等部分所构成，GPU相当于显卡上的CPU，显存相当于显卡上的内存。在跑任务的过程中可以通过优化代码来提高这两者的使用率。​
Memory Usage：显存的使用率；
Volatile GPU-Util：浮动的GPU利用率；
Memory-Usage 和 GPU-Util 均是 nvidia-smi 命令中列出的 GPU 设备状态信息。

Memory-Usage（显存使用情况）表示已经分配给进程的显存数量，通常以 MiB 或 GB 为单位。这个值可以帮助我们了解当前GPU设备的内存使用情况，以及每个进程正在使用的内存量。如果显存使用率过高，可能会导致程序崩溃或性能下降。因此，在优化深度学习训练时，需要根据显存使用情况对模型大小、批次大小等超参数进行调整。

GPU-Util（GPU使用率）表示 GPU 核心部件的使用率，表示正在执行计算任务的时间占比。例如，如果 GPU-Util 的值为 50%，那么 GPU 核心部件在运行期间有一半的时间用于执行计算任务。这个值可以帮助我们了解 GPU 核心部件的负载情况，并确定是否存在性能瓶颈。当 GPU-Util 的值接近 100% 时，意味着 GPU 正在全力工作，而进一步提高性能的唯一方法就是使用更多的 GPU 设备或者优化算法。

如果要周期性的输出显卡的使用情况，可以用watch指令实现：

watch -n 10 nvidia-smi

nvidia-smi dmon
 
# gpu   pwr gtemp mtemp    sm   mem   enc   dec  mclk  pclk
# Idx     W     C     C     %     %     %     %   MHz   MHz
    0    43    35     -     0     0     0     0  2505  1075
    1    42    31     -    97     9     0     0  2505  1075
(in this example, one GPU is idle and one GPU has 97% of the CUDA sm "cores" in use

nvidia-smi dmon命令用于监视NVIDIA GPU设备上的显卡性能统计信息，包括功率、温度、GPU使用率和内存使用情况等。以下是nvidia-smi dmon命令输出的详细解释：

gpu：GPU设备的索引。

pwr：GPU芯片上电源使用功率（单位为瓦特，W）。

gtemp：GPU温度（Celsius，摄氏度）。

mtemp：内存温度（Celsius，摄氏度）。

sm：CUDA核心中正在使用的流多处理器（SM）百分比。

mem：显存使用率。

enc：编码器利用率。

dec：解码器利用率。

mclk：显存时钟速率（MHz）。

pclk：图形时钟速率（MHz）。

在以上示例中，我们看到有两个GPU设备（索引为0和1），每个设备都列出了功率、温度、流多处理器（SM）利用率、显存使用率和时钟速率等性能指标信息。

值得注意的是，这个命令只显示实时的性能数据，因此需要不断刷新才能查看最新数据。可以使用以下命令来持续刷新数据：

nvidia-smi dmon -s u -d 1

其中，“-s”参数表示刷新数据的时间间隔（单位为秒），“-d”参数表示在哪个GPU设备上监视数据。这样，就可以实时监视GPU设备的性能指标，并及时发现潜在问题。

2.限制GPU显卡功率

使用命令：

nvidia-smi -pm 1 
nvidia-smi -pl 要限制的功率

未设置前：默认功率为最大功率，以2080Ti为例，功率为250W

设置后：最大功率限制在了100W

注意：如果系统重启后，限制设置就会失效，需要重新设置，或设置开机自动设置脚本
RTX2080用户手册:https://manuals.plus/wp-content/sideloads/nvidia-geforce-rtx-2080-graphics-card-manual-optimized.pdf