通过nvidia-smi查看显卡使用情况,发现显卡在被占用,但是却没有提示占用显卡的进程id, 这时可以输入 fuser -v /dev/nvidia* 可以查看到, 再利用sudo kill -9 pid将其终止以释放显卡资源.

我们在使用tensorflow 的时候, 有时候会在控制台终止掉正在运行的程序,但是有时候程序已经结束了,nvidia-smi也看到没有程序了,但是GPU的内存并没有释放,那么怎么解决该问题呢? 首先执行下面的命令: fuser -v /dev/nvidia* #查找占用GPU资源的PID 因为我们只有一块显卡,所以显示如下图所示:  可以看到我们的nvidia0上还有一个python 2.7的PID 然后我们执行: kill -9 pid 然后再执行nvidia-smi就可以看到内存已经被释放

Linux查看显卡信息: lspci | grep -i vga 使用nvidia GPU可以: lspci | grep -i nvidia [root@gpu-server-002 ~]# lspci | grep -i nvidia 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1) 02:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10ef (r

在之前的文章中我训练模型都是使用的 CPU,因为家中黄脸婆不允许我浪费钱买电脑.终于的,附近一个废品回收站的朋友转让给我一台破烂旧电脑,所以我现在可以体验使用 GPU 训练模型了

技术背景 GPU的加速技术在深度学习.量子计算领域都已经被广泛的应用.其适用的计算模型是小内存的密集型计算场景,如果计算的模型内存较大,则需要使用到共享内存,这会直接导致巨大的数据交互的运算量,通信开销较大.因为pycuda的出现,也使得我们可以直接在python内直接使用GPU函数,当然也可以直接在python代码中集成一些C++的代码,用于构建GPU计算的函数.有一个专门介绍pycuda使用案例的中文开源代码仓可以简单参考一些实现的示例,但是这里面的示例数量还是比较有限,更多的案例可以直接参

很多用户反馈说终止程序之后,显存依然被占用,这里我们提供了两种解决方案,帮助用户解决这个问题. nvidia-smi查看 我们可以先用如下命令 nvidia-smi 查看一下当前GPU进程情况. _ GPU:GPU 编号: Name:GPU 型号: Persistence-M:持续模式的状态.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,这里显示的是off的状态: Fan:风扇转速,从0到100%之间变动: Temp:温度,单位是摄氏度: Perf:性能状态,从P0到P12,P

目录 背景 使用 Docker Client 调用 GPU 依赖安装 安装 Docker 安装 NVIDIA Container Toolkit¶ --gpus 用法 使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU 使用 NVIDIA/go-nvml 获取 GPU 信息 使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU 背景 深度学习的环境配置通常是一项比较麻烦的工作,尤其是在多个用户共享的服务器上.虽然conda集成了virtualenv这样的工具用来隔离不同的依赖环境,但这种解决方

一个很简单的命令,pgrep,可以迅速定位包含某个关键字的进程的pid:使用这个命令,再也不用ps aux 以后去对哪个进程的pid了 一个很简单的命令,pgrep,可以迅速定位包含某个关键字的进程的pid:使用这个命令,再也不用ps aux 以后去对哪个进程的pid了用法:    pgrep -l XXX说明:    -l参数,可以显示出pid及进程名字:不加-l只显示pid,谁知道是什么进程的pid举例:# pgrep httpd2092209420962098210621082109211

var SI : TStartupInfo; PI : TProcessInformation; pid:DWORD; begin ZeroMemory(@SI, SizeOf(SI)); //ZeroMemory宏用0来填充一块内存区域 SizeOf//Pascal的一种内存容量度量函数 ZeroMemory(@PI, SizeOf(PI)); SI.cb := SizeOf(SI); if CreateProcess(nil,'d:/CALC.EXE', nil, nil, FALSE, 0

如何利用字符串的内置函数isdigit(),判断一个字符串是一个纯数字.如果是纯数字会返回True,否则返回fasle. 利用isdigit()方法编写一个python脚本显示所有系统进程pid.os.listdir()是显示目录下的所有目录并返回一个列表.记得importos插入os模块 执行脚本的显示pid结果.www.xyseo.net www.baqist.cn www.120xh.cn www.zhuyingyule.cn www.xingcaiyule.net  

pstree pstree显示正在运行的进程的树形结构,树以PID为根:如果省略了pid则以init为根.如果指定了用户名,则显示根植于该用户拥有的进程的所有进程树.如果pstree被调用为pstree.x11,那么它将提示行尾的用户按RETURE,并且在这种情况发生之前不会返回.这对于在x终端中运行pstree非常有用. pstree通过将相同的分支放在方括号中并以重复计数作为前缀,在视觉上合并它们.例如: init-+-getty |-getty |-getty ‘-getty 变成下面的样

分享:查看IIS站点中对应的PID值 在Win2003下,提供了一个命令,可以方便的查看.cmd -> iisapp -a 显示W3WP.exe PID: 1264 AppPoolID: hxW3WP.exe PID: 3116 AppPoolID: hx_2W3WP.exe PID: 3952 AppPoolID: DefaultAppPool 有了站点的PID值,就可以在任务管理器的进程中查看对应的PID值占用的内存和CPU了.不过,默认好像不显示PID值,需要在查看->选择列中选择“PI

重开一个环境(内存.资源.上下文)来完成(部分)图片的绘制 指的是GPU在当前屏幕缓冲区以外新开辟一个缓冲区进行渲染操作 意为离屏渲染,指的是GPU在当前屏幕缓冲区以外新开辟一个缓冲区进行渲染操作. 红色代表GPU需要做额外的工作来渲染View,绿色代表GPU无需做额外的工作来处理bitmap. UIView和CALayer关系 UIView继承自UIResponder,可以处理系统传递过来的事件,如:UIApplication.UIViewController.UIView,以及所有从UIVi

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

1.功能与说明 netstat 用于显示linux中各种网络相关信息.如网络链接 路由表  接口状态链接 多播成员等等. 2.参数含义介绍 -a (all)显示所有选项,默认不显示LISTEN相关-t (tcp)仅显示tcp相关选项-u (udp)仅显示udp相关选项-n 拒绝显示别名,能显示数字的全部转化成数字.-l 仅列出有在 Listen (监听) 的服務状态 -p 显示建立相关链接的程序名-r 显示路由信息,路由表-e 显示扩展信息,例如uid等-s 按各个协议进行统计-c 每隔一个固定

简介 top命令是Linux下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于Windows的任务管理器. top显示系统当前的进程和其他状况,是一个动态显示过程,即可以通过用户按键来不断刷新当前状态.如果在前台执行该命令,它将独占前台,直到用户终止该程序为止. 比较准确的说,top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视.它将显示系统中CPU最“敏感”的任务列表.该命令可以按CPU使用.内存使用和执行时间对任务进行排序:而且该命令的很多特性都可以通过交互式命令或者在个人定制文

1.在运行Tensorflow等程序时会使用到NVIDIA的GPU,所以在程序运行时需要监控GPU的运行情况 使用 nvidia-smi 命令 ,显示如下: nvidia-smi 显示解读: GPU:本机中的GPU编号,为0,1,2等Name:GPU 类型,GTX1080.Tesla K80等Persistence-M:是持续模式的状态,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,这里显示的是off的状态Fan: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

netstat命令用于显示与IP.TCP.UDP和ICMP协议相关的统计数据,一般用于检验本机各端口的网络连接情况.netstat是在内核中访问网络及相关信息的程序,它能提供TCP连接,TCP和UDP监听,进程内存管理的相关报告 原文链接: https://www.jb51.net/LINUXjishu/152405.html 如果你的计算机有时候接收到的数据报导致出错数据或故障,你不必感到奇怪,TCP/IP可以容许这些类型的错误,并能够自动重发数据报.但如果累计的出错情况数目占到所接收的IP数

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.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 第二栏的Temp:是温度,单位摄氏度. 第三栏的Perf:是性能状态. 第四栏下方的Pwr:是能耗,上方的Persistence-M:是持续模式的状态,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,这里显示的是off的状态. 第五栏的Bus-Id是涉及GPU总线的东西,doma

此文已由作者袁申授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 有数的数据大屏可以在一块屏幕上展示若干张不同的图表,以炫酷的方式展示各种业务数据.其中有些图表使用CSS实现了饼图轮播.地图标记点闪烁等动画,然而在一张大屏上同时显示了许多张图表时,持续的动画效果有时会出现掉帧.卡顿的情况,需要对动画性能进行优化.本文简单介绍了chrome浏览器性能分析工具和CSS动画使用GPU加速进行性能优化的解决方案. 浏览器渲染流程 这是浏览器渲染引擎的处理过程: 接收到文档后,渲染

Android显示之应用界面绘制 越到上层,跟业务关联越直接.代码就越繁杂.Android上层显示的代码正是如此.此外,java语言本身繁复的特点(比C语言多了满屏的try-catch,比C++少了析构处理的优雅简洁,和更高级的语言scala.python等就别比了),更加剧了这一现象. 直接去看代码,往往会看得一头雾水,知其然而不知其所以然.在这时候,就要把代码扔掉.细致去理清须要实现什么,怎么实现,画一幅架构设计图出来,然后再跟代码去对照. Android这部分代码并非圣经,有非常多待商榷的