nvidia-smi查看GPU的使用信息并分析

登入服务器后，输入命令（注意中间无空格）：

nvidia-smi

或者可以使用命令（可以自动实时刷新GPU的使用情况）：

nvidia-smi -l

如果要周期性地输出显卡的使用情况，可以用watch指令实现（命令行参数-n，后边跟的是执行命令的周期，以s为单位。所以下面的命令表示，每10s刷新一下显示）：

watch -n 10 nvidia-smi

上图显示的显卡信息，第一行是版本信息，第二行是标题栏，第三行是具体的显卡信息。如果有多个显卡，就会有多行对应标题栏的信息。例如我上面显示了共0~4号，共5个卡。

• GPU：显卡编号，从0开始。
• Fan：风扇转速，在0~100%之间变动。这个速度是计算机期望的风扇转速，实际情况下如果风扇堵转，可能就不会显示具体转速值。有的设备不会返回转速，因为它不依赖风扇冷却，而是通过其他外设保持低温，比如我们实验室的服务器是常年放在空掉房间里面的。
• Name：显卡名，以上都是Tesla。
• Temp：显卡内部的温度，以上分别是54、49、46、50、39摄氏度。
• Perf：性能状态，从P0到P12，P0性能最大，P12最小 。
• Persistence-M：持续模式的状态开关，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。以上都是Off的状态。
• Pwr：能耗表示。
• Bus-Id：涉及GPU总线的相关信息。
• Disp.A：是Display Active的意思，表示GPU的显示是否初始化。
• Memory-Usage：显存的使用率。
• GPU-Util：GPU的利用率。
• Compute M.：计算模式。
• 下面的Process显示每块GPU上每个进程所使用的显存情况。

显卡占用和GPU占用是两个不一样的东西，显卡是由GPU和显卡等组成的，显卡和GPU的关系有点类似于内存和CPU的关系，两个指标的占用率不一定是互相对应的。例如跑tensorflow代码的时候，可能显存占得多，GPU占得少。

 

我使用该命令，主要是看 Memory-Usage 信息，避免使用了其他伙伴已经占用的显卡，然后在代码中就可以指定空闲的GPU。例如上图服务器显示前4个卡都在用，我就在我的tensorflow代码中 指定使用第5个卡好了。

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '4'  # 指定使用第5块GPU

 

补充

查看内存使用情况：

free -m

查看CPU使用情况：

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参考：https://blog.csdn.net/Cloudox_/article/details/78651637