查看机器上GPU情况 命令: nvidia-smi 功能:显示机器上gpu的情况 命令: nvidia-smi -l 功能:定时更新显示机器上gpu的情况 命令:watch -n 3 nvidia-smi 功能:设定刷新时间(秒)显示GPU使用情况 在终端执行程序时指定GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=1   python  your_file.py 这样在跑你的网络之前,告诉程序只能看到1号GPU,其他的GPU它不可见 可用的形式如下: CUDA_VISIBLE_DEVICES…

# 安装 2.7 环境conda create -n python2. python= conda activate python2. # 安装 1.1.0 gpu版本pip # 配置环境变量export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/ex…

仰望高端玩家的小清新 http://www.cnblogs.com/luruiyuan/ 有时候我们常常会有一个需求是监控GPU指定情况,并且需要根据需要杀死GPU进程 这里介绍几个与之相关的指令: watch -n 秒数 命令 :每隔指定秒数,就执行一次命令,并将结果打印在屏幕上 例如: watch -3 nvidia-smi watch - nvidia-smi 上述命令每隔三秒就输出一次GPU列表信息 通过 nvidia-smi 可以输出使用GPU的进程ID,因此可以借助 awk 工具对…

持续监控GPU使用情况命令: $ watch -n 10 nvidia-smi1一.指定使用某个显卡如果机器中有多块GPU,tensorflow会默认吃掉所有能用的显存, 如果实验室多人公用一台服务器,希望指定使用特定某块GPU.可以在文件开头加入如下代码: import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = &qu…

TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 from tensorflow.python.c…

TensorFlow指定CPU和GPU方法 TensorFlow 支持 CPU 和 GPU.它也支持分布式计算.可以在一个或多个计算机系统的多个设备上使用 TensorFlow. TensorFlow 将支持的 CPU 设备命名为"/device:CPU:0"(或"/cpu:0"),第 i 个 GPU 设备命名为"/device:GPU:I"(或"/gpu:I"). 如前所述,GPU 比 CPU 要快得多,因为它们有许多小的内…

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:李想 随着人工智能以及比特币的火热,GPU云服务的使用场景是越来越广,在很多场景下我们也需要获取GPU服务器的性能参数来优化程序的执行.目前腾讯云提供的GPU云服务器并未提供GPU方面的监控数据,本文旨在通过使用腾讯云的"自定义监控"服务来自行实现对GPU服务器的GPU使用率的监控. 1.GPU云服务创建 腾讯云GPU云服务器的创建可以参考下面官网的文档,采用云市场提供的GPU服务器专用镜像可以免于自行安装GPU驱动程序.…

###监控gpu url:https://github.com/NVIDIA/gpu-monitoring-tools/tree/master/exporters/prometheus-dcgm 实际操作: docker run --runtime=nvidia --rm --name=nvidia-dcgm-exporter nvidia/dcgm-exporter 需要做以下操作docker才可以启动: # Add the package repositories curl -s -L ht…

由于 Steam(包括 Steam Play,即 Proton)和一些其他的发展,GNU/Linux 正在成为越来越多计算机用户的日常游戏平台的选择.也有相当一部分用户在遇到像视频编辑或图形设计等(Kdenlive 和 Blender 是这类应用程序中很好的例子)资源消耗型计算任务时,也会使用 GNU/Linux. 不管你是否是这些用户中的一员或其他用户,你也一定想知道你的电脑 CPU 和 GPU 能有多热(如果你想要超频的话更会如此).如果是这样,那么继续读下去.我们会介绍两个非常简单的命令来…

问题描述:项目中,需要对高清监控视频分析处理,经测试,其解码过程所占CPU资源较多,导致整个系统处理效率不高,解码成为系统的瓶颈. 解决思路: 利用GPU解码高清视频,降低解码所占用CPU资源,加速解码过程. 一.OpenCV中的硬解码 OpenCV2.4.6中,已实现利用GPU进行读取视频,由cv::gpu::VideoReader_GPU完成,其示例程序如下. int main(int argc, const char* argv[]) { ) ; ]); cv::namedWindow("…