深度学习过程中经常需要和GPU打交道,需要在训练之前确定GPU工作状态。本文介绍python中的pynvml包的使用方法,用来获取上述信息。...# python3 使用方法 # 导入包 import pynvml # 每MB包含的字节数 NUM_EXPAND = 1024 * 1024 # 初始化 pynvml.nvmlInit() #GPU...驱动信息 pynvml.nvmlSystemGetDriverVersion() -> b'441.22' #获取Nvidia GPU块数 pynvml.nvmlDeviceGetCount() ->...1 #获取GPU 0 的handle handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) # 设备名称 pynvml.nvmlDeviceGetName(handle...) -> b'GeForce GTX 1660' #通过handle获取GPU 0 的信息 info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) #GPU 0 的总显存
IptableManager https://blog.csdn.net/menghaocheng/article/details/128492427 安装 Jtop 升级内核 安装 jetson GPU...Exporter https://blog.devops.dev/monitor-nvidia-jetson-gpu-82e256999840 容器化部署 jetson GPU Exporter 使用
github:Task Manager for Linux for Nvidia graphics cards
这个任务的核心是在模型训练过程中跟踪和报告gpu的使用效率。...有效的GPU监控可以帮助我们配置一些非常重要的超参数,例如批大小,还可以有效的识别训练中的瓶颈,比如CPU活动(通常是预处理图像)占用的时间很长,导致GPU需要等待下一批数据的交付,从而处于空闲状态。...过去的一个采样周期内GPU 内核执行时间的百分比,就称作GPU的利用率。...显存:0MiB / 15109MiB 上限 GPU利用率:0%。同样,NVIDIA 将利用率定义如下:过去采样周期中一个或多个内核在 GPU 上执行的时间百分比。...nvidia-smi --query-gpu=timestamp,pstate,temperature.gpu,utilization.gpu,utilization.memory,memory.total
第三章 浅谈GPU虚拟化技术(三)GPU SRIOV及vGPU调度 GPU SRIOV原理 谈起GPU SRIOV那么这个世界上就只有两款产品:S7150和MI25。...VF调度 AMD GPU SRIOV从硬件的角度看就是一个对GPU资源的分时复用的过程。因此其运行方式也是与GPU分片虚拟化类似。SRIOV的调度信息后续重点介绍。...GPU SRIOV的调度系统 分时复用 VF的调度是GPU虚拟化中的重点,涉及到如何服务VM,和如何确保GPU资源的公平分片。 GPU SRIOV也是一个分时复用的策略。...GPU分时复用与CPU在进程间的分时复用是一样的概念。一个简单的调度就是把一个GPU的时间按照特定时间段分片,每个VM拿到特定的时间片。在这些时间片段中,这个VM享用GPU的硬件的全部资源。...而有些方案则会严格要求在特定时间片结束的时候切换,强行打断当前GPU的执行,并交予下一个时间片的所有者。这种方式确保GPU资源被平均分摊到不同VM。AMD的GPU SRIOV采用的后一种方式。
但应用在 GPU 场景,还是存在以下不足: 集群 GPU 资源缺少全局视角。没有直观方式可获取集群层面 GPU 信息,比如 Pod / 容器与 GPU 卡绑定关系、已使用 GPU 卡数等。...由于 GPU 卡相对昂贵,并且某些 AI 负载吃不满单张 GPU 算力,GPU Sharing 技术应运而生。...问题二:无法支持多 GPU 后端 除分配挂载整卡的方式外,TKE qGPU、vCUDA、gpu share、GPU 池化 等 GPU 共享技术越来越被用户采用。...对 GPU 成本的关注,对 GPU 资源的整体把控,对 GPU 不同后端的精准使用,都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。...,可以是一块本地 GPU 物理卡、一个 GPU 切片资源( GPU 算力 / 显存 的组合)、一个远端 GPU 设备。
图片一、GPU架构发展历史 1999年,英伟达发布第一代GPU架构GeForce 256,标志着GPU时代的开始。...随后,英伟达推出了Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing和Ampere等GPU架构,不断增强GPU的计算能力和程序性,推动GPU在图形渲染、人工智能和高性能计算等领域的应用...Part Five: 英伟达显卡的应用技术图片1.物理模拟技术英伟达显卡的物理模拟技术采用了粒子动态模拟方式,在三维空间内模拟多个物体的运动状态。...GPU核心的运行方式与CPU略有不同,在GPU核心中,CPU将数据和指令传送到GPU中去,GPU再将数据加载到GPU的内存中,并利用内部的流处理器执行计算任务。执行完成后,将计算结果传回CPU中。...最近几年,英伟达还在GPU中加入了张量核心和RT核心,可以支持 AI和神经网络计算等新型工作负载。可以看出,英伟达显卡在GPU应用和体系结构上不断创新,推动着整个GPU技术发展。
大数据时代对计算速度提出了更高的要求,GPU处理器应运而生。那么,如何选择GPU呢?为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型,我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文。...在深入了解不同应用场景下的GPU云服务器选型推荐之前,我们先来了解一下CPU和GPU、GPU和vGPU之间的差异。...CPU和GPU硬件结构对比 GPU vs vGPU GPU云服务器提供了直通型GPU和虚拟化的vGPU,可以满足计算密集型场景和图形加速场景下的不同算力需求。...GN10X/GN10Xp、GN8、GN7等整卡实例均采用GPU直通技术; vGPU是指虚拟化GPU,支持GPU资源的更细粒度划分,如1/2、1/4以及1/8 GPU。...GPU实例简介 腾讯云CVM针对不同应用场景,推出搭配不同GPU卡的实例类型,如下表所示,GPU实例以NVIDIA Tesla系列为主,满足不同应用场景下的算力需求。
在平时的开发工作中,我们一定会接触到线程,线程池,以及FutureTask等.那么它们的状态又是如何流转的呢? 接下来我用三张图来让读者从全局观了解熟悉它们的状态变化....线程状态 线程的状态共有6个,分别是 NEW RUNNABLE WAITING TIMED_WAITING BLOCKED TERMINATED 这里所说的线程状态是线程在JVM中的状态,那么线程在操作系统中的对应状态又是什么呢...线程池状态 线程池的状态共有5个,分别是 RUNNING SHUTDOWN STOP TIDYING TERMINATED 当我们在向线程池提交任务的时候,流程是什么?...请期待 线程池中的任务状态 向线程池提交的任务也有相应的状态....请期待 此篇文章主要是先让读者对线程状态,线程池状态,任务状态有个全局观, 后面会有专题问题分别介绍它们.
禁用GPU设置 # 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' CPU与GPU对比 显卡:GTX 1066...GPU ?...简单测试:GPU比CPU快5秒 补充知识:tensorflow使用CPU可以跑(运行),但是使用GPU却不能用的情况 在跑的时候可以让加些选项: with tf.Session(config=tf.ConfigProto...(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) 其中allow_soft_placement能让tensorflow遇到无法用GPU跑的数据时...以上这篇使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
我们的实验硬件环境配置为:GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位 中文版。...腾讯云的GPU产品计算型GN7,使用在gpu上的效果不错,代码运行速率高,基本上各项功能都非常好,所以我觉得非常适合来做这项工作。...总之,gpu效能很不错。
TFRecord的形式上传到谷歌的对象存储服务上被TPU服务器访问 在国内就是很麻烦 因为这些问题,所以业务上,尤其是训练上,往往我们还是会依赖更传统的选择:GPU ---- 用GPU进行深度学习,那么...GPU在哪?...GPU大体上可以有下面几种方式: 第一种,自己购买GPU服务器。当然了,很多时候个人要求不高,或者工作相对简单的时候,一台有独立显卡的中高端游戏笔记本,可能就已经足够完成这个工作了。...---- 这里我介绍一下最近我在使用的第四种GPU来源:MistGPU MistGPU是一个共享AI计算平台,提供简单易用的AI计算服务。用户可以在上面使用GPU服务器训练AI模型,按时间计费。...排除一些缺点,如果只考虑性价比的话,MistGPU真是现在GPU训练服务中最高的。这种将大量的GPU资源拆散成碎片再零售的方法,既保证了用户快速使用,也保证了成本相对低廉。
= optim.SGD(net.parameters(), lr=1e-3) criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # 同样将loss部分的计算转移到GPU...上去 同样的,数据部分也可以转移到GPU上去 data, target = data.to(device), target.to(device)
在TensorFlow中,支持的设备类型是CPU和GPU。它们被表示为strings。例如: "/cpu:0":机器的CPU "/gpu:0"你的机器的GPU,如果你有一个。..."/gpu:1"你的机器的第二个GPU等 如果TensorFlow操作既具有CPU和GPU实现,则在将操作分配给设备时,GPU设备将被赋予优先级。例如, matmul具有CPU和GPU内核。...在用设备的系统cpu:0和 gpu:0,gpu:0将选择运行matmul。...允许GPU内存增长 默认情况下,TensorFlow将几乎所有GPU的GPU内存映射 CUDA_VISIBLE_DEVICES到该进程的可见内容。...如果要真正限制TensorFlow进程可用的GPU内存量,这是非常有用的。 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU,则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。
GPU渲染流水线,是硬件真正体现渲染概念的操作过程,也是最终将图元画到2D屏幕上的阶段。...GPU管线涵盖了渲染流程的几何阶段和光栅化阶段,但对开发者而言,只有对顶点和片段着色器有可编程控制权,其他一律不可编程。如下图: ? 简单总结GPU管线,这阶段中主要是对图元进行操作。...正因这独立性,GPU可以并行化处理每一个顶点,提高处理速度。 顶点着色器最重要的功能是执行顶点的坐标变换和逐顶点光照。...在OpenGL可通过glFrontFace指令来决定哪个方向为正,并通过glCullFace决定需要保留哪一面(别忘了要先打开剔除状态设置才可以调用指令 glEnable(GL_CULL_FACE);)...推荐阅读: GPU的工作原理 两段小视频轻松理解CPU & GPU的工作原理 GPU内存分级
这是图解系列之GPU 关注阅读更多图解 ? 要说GPU就绕不开CPU。 以前CPU要做所有的工作,但是后来发现有一类工作,它比较简单并且需要大量的重复性操作,各操作之间又没有关联性。...于是CPU就找了一堆GPU来干这些大量重复性的简单工作。 由于图形渲染任务具有高度的并行性,所以GPU一开始就是做图形渲染的工作。 ?...GPU内部有数量众多的计算单元,每个计算单元内只有非常简单的控制逻辑。尽管每一个单元的计算能力不如CPU,但人多力量大呀。 CPU是顺序执行的: ? GPU是并行执行的: ?...下面我们看一下GPU的工作原理。 GPU的工作都是CPU安排的,包括图形渲染。...GPGPU其实是对GPU的一种优化,让GPU更加的具有易用性和通用型,GPU应用于AI就是GPU通用属性的一个方向,类似的方向有很多:挖矿、AI训练、HPC高性能计算等。
这是个很严峻的问题,每次跑代码,内存就炸了,gpu还没开始用呢,看一些博客上是这样说的: 方法一: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#...方法二: 卸载cpu版本的tensorflow,重新安装gpu版本的 好不容易装上的,如果可以用其他的方法,那么我还是想试一下的。...方法三: 正在探讨中,找到了再补充在这个博客中 还有一个很有意思的是,你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu: 我引用一下,原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044...K40c, pci bus id: 0000:05:00.0 b: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 a:.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
目前市面上介绍GPU编程的博文很多,其中很多都是照章宣科,让人只能感受到冷冷的技术,而缺乏知识的温度。...而GPU则可以被看成一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。 为什么说GPU拥有大量计算能力。我们看一张NV GPU的架构图 ? ...如果说cuda核心数不能代表GPU的算力。那我们再回到上图,可以发现这款GPU提供了640个Tensor核心,该核心提供了浮点运算能力。...然而GPU对应的显存带宽则比CPU对应内存高出一个数量级! ? ...下节我们将结合cuda编程来讲解GPU计算相关知识。
一、GPU的数据匮乏Google、Microsoft以及世界各地其他组织最近的研究表明,GPU花费了高达70%的AI训练时间来等待数据。看看他们的数据管道,这应该不足为奇。...图片如上图所示,在每个训练Epoch开始时,保存在大容量对象存储上的训练数据通常被移动到Lustre存储系统层,然后再次移动到GPU本地存储,用作GPU计算的暂存空间。...宝贵的GPU处理资源在等待数据时一直处于空闲状态,并且不必要地延长了重要的训练时间。...HK-WEKA将典型的GPU匮乏的“multi-hop”AI数据管道折叠成一个单一的、零拷贝的高性能AI数据平台—其中大容量对象存储与高速HK-WEKA存储“融合”在一起,共享同一命名空间,并由GPU通过...与 NVIDIA V100 GPU 上的 Tacotron 2 和 WaveGlow 模型相比,它使用非自回归模型在 NVIDIA A100 GPU 上提供 12 倍的性能提升。
经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU卡不一样导致的。个人感觉,因为pytorch的模型中是会记录有GPU信息的,所以有时使用不同的GPU加载时会报错。...解决方法 gpu之间的相互转换。即,将训练时的gpu卡转换为加载时的gpu卡。...torch.load(‘modelparameters.pth’, map_location={‘cuda:1′:’cuda:0’}) # gpu 1 — gpu 0 当然,你也可以直接将加载模型时使用的...gpu卡改为和训练时的一样。...但在多人使用一个服务器时,你想用的gpu卡已被使用,就需按上面方法转换gpu。
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