SMI

nvidia-smi 和 nvcc 结果的版本为何不一致

背景为何nvidia-smi中的CUDA版本与nvcc不一致：从上述结果可以看出，nvidia-smi的结果显示CUDA版本是10.0，而从nvcc命令来看，却是CUDA9.0分析其实是因为CUDA有两种
JasonLiu1919·2019-10-19 17:37

Tensorflow-gpu1.13.1 和 Tensorflow-gpu2.0.0共存之安装教程

cmd中输入：nvidia-smi显卡驱动已经是最新的了。如果不是最新的显卡驱动，需要手动更新一下。补充：驱动version对应cuda和cu
驾驶辅助_刘华财·2019-10-16 12:00

NVIDIA显卡电源不足

NVIDIA显卡Ubuntu16.04安装驱动后出现问题：UnabletodeterminethedevicehandleforGPUXXX安装NVIDIA驱动后输入：nvidia-smi出现如下问题UnabletodeterminethedevicehandleforGPU0000
老三的博客·2019-10-16 09:00

Kong 开源的服务网格Kuma爬过了K8S这座大山

让我们跟随SDxCentral的总编辑，一起来看看Kong的CTO如何介绍Kuma这款ServiceMesh产品以及对于SMI的看法。关于Kuma的具体功能介绍可以阅读官网博客以及Github。
万福金安·2019-10-12 17:10

Ubuntu关机重启后 NVIDIA-SMI 命令不能使用

系统升级导致内核改变，并可能导致它与显卡驱动不再匹配，所以在开机后屏幕分辨率明显出现问题，如果使用nvidia-smi命令会出现以下错误：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAd
虔诚的树·2019-10-07 09:00

win7如何查看nvidia显卡（GPU）的利用率和温度

我在剪辑录像的时候好慢，就查了下GPU的使用率#查询步骤1.在文件夹C:\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe2.把该文件拖到命令提示符窗口
509728263·2019-10-01 03:11

[POI2011]SMI-Garbage 题解

题面想必各位大佬一定想到了把现在和目标值不一致的边加入到一个新建的图上；问题就变为了在新的图上寻找有多少个欧拉回路，并输出这些路径；我们可以用栈来记录情况，然后对于会回答稍微处理处理就好了；#include#defineinc(i,a,b)for(registerinti=a;i<=b;i++)usingnamespacestd;structlittlestar{intto;intnxt;}sta
神之右大臣·2019-09-25 16:00

python opencv HSV颜色空间的应用

0—180S:0—255V:0—255此处把部分红色归为紫色范围：黑灰白红橙黄绿青蓝紫hmin000015611263578100125hmax1801801801018025347799124155smi
风泽茹岚·2019-09-17 19:43

Kong 开源的的服务网格Kuma爬过了K8S这座大山

让我们跟随SDxCentral的总编辑，一起来看看Kong的CTO如何介绍Kuma这款ServiceMesh产品以及对于SMI的看法。关于Kuma的具体功能介绍可以阅读官网博客以及Github。
·2019-09-15 20:00

随手记

2.动态实时监控GPU使用情况第一种：watch--color-n1gpustat-cpu第二种：gpustat第三种：watch-n0.1nvidia-smi3.蒙特卡罗算法：采样越多，越近似最优解；
虔诚的树·2019-09-15 18:00

NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver ...

显卡驱动找不到解决方案：亲测有效step1：sudoapt-getinstalldkmsstep2:sudodkmsinstall-mnvidia-v390.129nvidia-smi390.129改为自己显卡版本号查看方式
剑峰随心·2019-09-11 13:00

sdf转smi

fromrdkitimportChemsmi=Chem.MolToSmiles(Chem.SDMolSupplier(sdf_path)[0])
数学工具构造器·2019-09-10 16:59

Ubuntu18.04 显卡驱动+Cuda安装踩坑记录 以及Ubuntu虚拟内存的添加

新版本驱动自带Cuda10.1装完驱动以后，使用nvidia-smi会发现看到Cuda10.1，不要慌，按照正
SaltyFishQF·2019-09-05 13:00

CASE SOLVED：NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driverr

如果，你是程序媛、程序员，请给他们一点点鼓励吧！最近项目来了，LZ的小伙伴们一个个都被摧残的不行，每个人都讨论不同的任务，都觉得自己的任务是非常难的，家家有本难念的经，而且，程序有的时候放在自己电脑上跑的飞快，放到平台上就寸步难行，什么接口不匹配啊，tensorflow版本不一样啊，python版本不一样，这都是问题，所以感觉如果你当了程序员、程序媛都是在修行(≧▽≦)/啦啦啦好了，言归正传，之前
Felaim·2019-09-03 14:07

zabbix 使用 SMI-S provider 中间件监控VNX 5400

1，安装一台Linux虚拟机（ECOM服务器），此处用centos6.9，关闭selinux和iptables，重启生效2，安装SMI-Sprovider，到EMC官网下载se76267-Linux-i386
cperhero·2019-08-28 18:32

使用GPU训练TensorFlow模型

查看GPU-IDCMD输入：nvidia-smi观察到存在序号为0的GPUID观察到存在序号为0、1、2、3的GPUID在终端运行代码时指定GPU如果电脑有多个GPU，Tensorflow默认全部使用。
aohun0743·2019-08-27 10:00

pytorch使用gpu（linux服务器上）

1.查看服务器中GPU信息:转自这里-->https://blog.csdn.net/handsome_bear/article/details/80903477nvidia-smi2.使用单个gpu：
baiyuwujia·2019-08-20 14:42

Centos7 编译 Tensorflow GPU版本

编译的环境:py36,git2.14.3,NVIDIA-SMI418.40.04,DriverVersion:418.40.04,CUDAVersion:10.1, libprotoc3.9.1LSBVersion
banana10060342·2019-08-20 00:00

在pytorch中为Module和Tensor指定GPU的例子

pytorch指定GPU在用pytorch写CNN的时候，发现一运行程序就卡住，然后cpu占用率100%，nvidia-smi查看显卡发现并没有使用GPU。
江户川柯壮·2019-08-19 16:45

tensorflow升级到1.14版本，cuda10.1

1.先卸载nvidia显卡驱动并更新最新版本查看原先版本号：nvidia-smi卸载：sudoapt-get--purgeremovenvidia-384#Ubuntu去官网下载：https://www.geforce.cn
flybird_zj·2019-08-16 09:58

Ubuntu18.04下安装Nvidia驱动和CUDA10.1＋CUDNN

Ubuntu下查看Nvidia显卡的详细信息：nvidia-smi$nvidia-smiFriAug1608:46:252019+------------------------------------
那记忆微凉·2019-08-16 09:41

Linux实用命令

来实习之后，一直在Linux的平台上操作，学习了一些比较常用的命令，现总结如下：1.nvidia-smi查看GPU的使用情况可以看到GPU的占用情况以及当前进程的相关信息。
menqiqi_·2019-08-15 19:24

解决nvidia-docker 问题 nvidia-docker | Error: failed to run docker command

网上搜了很久没找到该问题的解决办法最终在自己的研究下终于解决思路如下：1.检查默认的显卡驱动是否禁用lsmod|grepnouveau2.如果没有禁用默认的显卡驱动，将会与nVidia的显卡驱动冲突，运行nvidia-smi
筑梦之路·2019-08-14 08:15

深度学习跑视觉相关模型，运行一段时间直接卡死，问题排查

使用watch-n1nvidia-smi监视gpu运行状况，后来发现一个特点，可以从风扇转速百分比确定是不是温度过高，在五六十左右是正常的，如果80%以上说明已经过热了。
你说你要一场·2019-08-12 15:14

Ubuntu18.04 + nvdia2080ti配置深度学习GPU环境

这里我选的是418版本3、通过nvidia-smi查看gpu状
囧囧侠道·2019-08-11 12:23

在 windows 上使用 clion 调试 rust 代码

开一个mingw的终端，安装编译工具：pacman-Syupacman-Smi
drop *·2019-08-06 10:00

Ubuntu配置（三）命令行汇总

grep-A16"MemoryDevice$"|grep"Size:"查看硬盘信息：fdisk-l查看CUDA版本：cat/usr/local/cuda/version.txt查看GPU使用情况：nvidia-smi
linxid·2019-07-29 17:11

NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver -nvidia ubuntu安装英伟达驱动

UbuntuNvidia显卡驱动安装教程官网下载Nvidia驱动文件去官网下载合适的.run文件https://www.geforce.cn/drivers根据自己的显卡型号手动搜索下载驱动，比如我的显卡型号是RTX2080Ti,我是下载搜索出来的list里面最新版Note:如果之前自己装了无效的nvidia驱动，请卸载原有驱动~$:sudoapt-getpurgenvidia*禁用nouveau
powerfit·2019-07-28 17:17

集群的使用

1.查看内存df-h2.cuda加载用模型的方式modelloadcuda91/tookit/...3.切换节点sshnode0nnvidia-smi看当前可使用的显卡数量4.分屏切换tmux激活ctrlb
小姐姐催我改备注·2019-07-26 18:21

Nvidia jetson xavier随手记录

查看GPU信息，不是使用nvidia-smi，而是使用tegrastats让docker使用gpu，使用下面的代码来代替docker命令，将下面的代码保存为txdocker.sh文件，加入执行权限。
ryan_ren·2019-07-26 13:40

Zabbix监控（八）

的监控方式：zabbix-web缩能够现实的且可以指定为监控接口类型的监控方式：Aagent：passiveactiveSNMP：SimpleNetworkManagementProtocolMIB,SMI
灬落魄灬·2019-07-17 22:11

个人笔记-TensorFlow中GPU及模型加载

运行4.GPU占用量设置二.模型加载1.保存和加载模型2.加载部分权重3.测试遇到的问题一.GPU运行Tensorflow1.在运行之前先查看GPU的使用情况nvidia-smiwatchnvidia-smi
ALPython·2019-07-15 18:24

查看ubuntu服务器的配置（cpu+显卡+内存+硬盘）

cat/proc/cpuinfo|grepname|cut-f2-d:|uniq-c 2.查看内存配置free-m 可用内存203m，总共内存864m3.查看显卡配置如果装了英伟达驱动：nvidia-smi-a
小啊小木头·2019-07-13 17:18

zabbix-snmp那些不得不说的事儿

snmp的方式进行监控：snmpwalk-v2c-cpublic10.108.14.16.1.3.6.1.4.1.9snmpwalk-v2c-csupersafe10.108.14.16SNMPv2-SMI
知识边界·2019-07-09 09:50

ubuntu升级软件但是禁用内核升级(我终于找到了nvidia-smi总是开机之后不能使用，无法使用显卡进行深度学习训练的原因了！！！！）

之前一直会遇到不规律的开机之后显卡invidia-smi不能使用，如果需要重新使用显卡来进行模型训练必须重新装显卡驱动的情况。这次终于找到真实的原因了,这是杀千刀的Linux内核更新！
Arthur-Ji·2019-07-09 09:00

win10+TensorFlow安装教程：

stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:318]failedcalltocuInit:CUDA_ERROR_UNKNOWN:unknownerrorA：共三步：运行nvidia-smi
Allen__0218·2019-07-04 13:43

深度学习网络的仿真调试问题

1、Ubuntu中常用命令nvidia-smi-l#显示机器上gpu的情况1.1tensorflow指定gpu的使用在终端执行程序时指定GPUCUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythonyour_file.py
chestnutss·2019-07-02 13:33

Ubuntu更新NVIDIA驱动版本

在终端输入：sudoapt-getpurgenvidia*然后输入：nvidia-smi如果没有信息显示，说明卸载成功。进行下一步。2.在官方NVIDIA驱动程序下载最新版本的430.26然后在下
Johann_Liang·2019-06-28 14:29

ubuntu屏幕分辨率突然改变

打开控制台nvidia-smi发现报错，其实就是GPU驱动出现问题，简单更新一下就好了，我安装的gpu驱动是415版本，因此需要连接到ppa源来
qq_37516798·2019-06-27 17:22

深度学习PyTorch，TensorFlow中GPU利用率较低，CPU利用率很低，且模型训练速度很慢的问题总结与分析

在深度学习模型训练过程中，在服务器端或者本地pc端，输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数
是否龙磊磊真的一无所有·2019-06-20 10:33

linux下查看GPU版本和详情信息

nvidia-smi是用来查看GPU版本信息，GPU使用信息查询：nvidia-smi第一栏的Fan：N/A是风扇转速，从0到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，可能打不到显示的转速
那记忆微凉·2019-06-20 09:57

pycharm，Xshell，Xshell脚本三种方法对其代码的远程操作

TensorFlow、Keras、PyTorchTensorFlow具体介绍：https://www.cnblogs.com/yifdu25/p/8278175.html查看阿里云服务器cpu：nvidia-smi
wujiekd·2019-06-19 00:00

pytorch 学习 | 多GPU存储模型及加载参数文件的坑（Error(s) in loading state_dict for DataParallel）

第一个情景，我们使用nn.DataParallel来解决，直接上例子：#使用nvidia-smi查看可用的设备CUDA_DEVICE_1=0CUDA_DEVICE_2=1#模型初始化net=model(
qyhyzard·2019-06-17 20:22

pytorch 学习 | 多GPU存储模型及加载参数文件的坑（Error(s) in loading state_dict for DataParallel）

第一个情景，我们使用nn.DataParallel来解决，直接上例子：#使用nvidia-smi查看可用的设备CUDA_DEVICE_1=0CUDA_DEVICE_2=1#模型初始化net=model(
qyhyzard·2019-06-17 20:22

GPU安装

nvidia-smi#这个命令主要是进行GPU是否安装成功验证的首先先
机智帅气的葫芦娃·2019-06-13 21:22

ubuntu 安装NVIDIA显卡驱动

1)查看显卡，第一个是集成显卡，第二个是独立显卡(2)输入ubuntu-driversdevices(3)安装sudoubuntu-driversautoinstall(4)重启之后查看nvidia-smi
Bryan_QAQ·2019-06-13 17:17

centos7.6从零开始安装docker-ce和nvidia-docker

前言：为了在docker中使用gpu而安装了nvidia-docker，但是根据网上的教程安装完之后输入nvidia-dockerrunnvidia/cudanvidia-smi进行验证，总是报错:Errorresponsefromdaemon
XYKenny·2019-06-01 16:09

Zabbix监控（一）

SimpleNetworkManagentProtocolSNMP的工作模式：NMS向agent采集数据agent向NMS报告数据NMS请求agent修改配置SNMP的组件：MIB：managementinformationbase管理信息库SMI
灬落魄灬·2019-05-31 22:37

问题记录 | deepin15.10重装nvidia驱动及cuda

问题描述：nvidia-smi也有显示，显卡驱动是在的，而且nvcc显示出来的cuda版本9.0也没错，不是9.1。不知道问题所在，索性重装全部。
ManWingloeng·2019-05-28 23:00

google colab命令收集

nvidia-smi#查看GPU信息>>NVIDIA-SMI418.67DriverVersion:410.79CUDAVersion:10.0TeslaT415079MiB查看当前Ubuntu系统版本
chenmingwei·2019-05-25 23:34
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