深度学习查看GPU实时使用情况

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深度学习查看GPU实时使用情况

1.CPU使用情况查看动态查看打开终端,输入: $ top按Ctrl+C退出查看. 即可看到实时的CPU使用情况. 查看版本 $ top -h 即可看到当前procps-ng的版本. 2. gpu.显存 a.静态查看在终端输入如下命令即可实现GPU使用情况的静态查看: $ invidia-smi b.动态查看在终端输入: $ watch -n 1 nvidia-smi 即可实现动态查看.-n后面的数字是更新的时间间隔. 按Ctrl+C退出.…

深度学习中GPU和显存分析

刚入门深度学习时,没有显存的概念,后来在实验中才渐渐建立了这个意识. 下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番,于是我转载了过来. 作者:陈云链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 来源:知乎深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为"资源" 不同操作都耗费什么资源如何充分的利用有限的资源如何合理选择显卡并纠正几个误区: 显存和GPU等价,使用GPU主要看显存的使用? Batch Size 越大,程序越快…

MXNET：深度学习计算-GPU

mxnet的设备管理 MXNet 使用 context 来指定用来存储和计算的设备,例如可以是 CPU 或者 GPU.默认情况下,MXNet 会将数据创建在主内存,然后利用 CPU 来计算.在 MXNet 中,CPU 和 GPU 可分别由 cpu() 和 gpu() 来表示. 需要注意的是,mx.cpu()(或者在括号里填任意整数)表示所有的物理 CPU 和内存.这意味着计算上会尽量使用所有的 CPU 核. 但 mx.gpu() 只代表一块显卡和相应的显卡内存.如果有多块 GPU,我们用 mx.…

科普帖：深度学习中GPU和显存分析

知乎的一篇文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 关于如何使用nvidia-smi查看显存与GPU使用情况,参考如下链接: https://blog.csdn.net/Mr_HHH/article/details/80083803 其中在知乎的那篇文章中,有一处,我认为有错: 应为: 先乘后加算一次MACC(multipy-accumulate operation),有的也叫MADD. 每一次乘算一次flop,每一次加算一次flop. 其中flop大约…

深度学习框架gpu安装方法

1.tensorflow pip install tensorflow-gpu==1.14.0,具体安装哪一个版本,可以把1.14.0随便填写一个数字,系统会提示可以有哪些版本可以安装 2.pytorch conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch,这样会安装cuda版本是9.0对应的pytorch 注意事项: 通过pip安装python包时,确定不同的python对应的pip,比如:python3.5 需要使用pip…

玩深度学习选哪块英伟达 GPU？有性价比排名还不够！

本文來源地址:https://www.leiphone.com/news/201705/uo3MgYrFxgdyTRGR.html 与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上. 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验.那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能.性价比制成一目了然的对比图,供大家参考. 先来谈谈选择 GPU 对…