का उपयोग कर जीपीयू के लिए शीर्ष कमांड मैं कूडा और एमपीआई का उपयोग करने वाली प्रक्रिया की निगरानी करने की कोशिश कर रहा हूं, क्या मैं ऐसा कर सकता हूं, "शीर्ष" कमांड की तरह कुछ लेकिन जीपीयू पर भी नजर रखता है?सीपीयू
मैं कुछ भी है कि इस जानकारी को जोड़ती है के बारे में पता नहीं कर रहा हूँ, लेकिन आप, कच्चे डेटा प्राप्त करने के लिए इतना (धन्यवाद -l पर टिप के लिए @jmsu करने के लिए) की तरह nvidia-smi उपकरण का उपयोग कर सकते हैं:
$ nvidia-smi -q -g 0 -d UTILIZATION -l
==============NVSMI LOG==============
Timestamp : Tue Nov 22 11:50:05 2011
Driver Version : 275.19
Attached GPUs : 2
GPU 0:1:0
Utilization
Gpu : 0 %
Memory : 0 %
here से नवीनतम स्थिर CUDA ड्राइवर (4.2) को डाउनलोड और इंस्टॉल करें। लिनक्स पर, एनवीडिया-एसएमआई 2 9 5.41 आपको वही देता है जो आप चाहते हैं। nvidia-smi का उपयोग करें:
[[email protected] release]# nvidia-smi
Wed Sep 26 23:16:16 2012
+------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 3.295.41 Driver Version: 295.41 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| Nb. Name | Bus Id Disp. | Volatile ECC SB/DB |
| Fan Temp Power Usage /Cap | Memory Usage | GPU Util. Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0. Tesla C2050 | 0000:05:00.0 On | 0 0 |
| 30% 62 C P0 N/A/N/A | 3% 70MB/2687MB | 44% Default |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| Compute processes: GPU Memory |
| GPU PID Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0. 7336 ./align 61MB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
संपादित करें: नवीनतम NVIDIA ड्राइवरों में, यह समर्थन टेस्ला कार्ड तक सीमित है।
इस सुरुचिपूर्ण नहीं हो सकता है, लेकिन आप
while true; do sleep 2; nvidia-smi; done
मैं भी @Edric है, जो काम करता है के द्वारा विधि की कोशिश की कोशिश कर सकते हैं, लेकिन मैं nvidia-smi के मूल लेआउट पसंद करते हैं।
nvidia-smi -l 1
हो जाएगा ताकि पाश और हर दूसरे पर दृश्य कहते हैं।
आप कंसोल इतिहास में looped कॉल के पिछले निशान रखने के लिए नहीं करना चाहते हैं, तो आप भी कर सकते हैं:
watch -n0.1 nvidia-smi
कहाँ 0.1 समय अंतराल है, सेकंड में।
एक अन्य उपयोगी निगरानी दृष्टिकोण ps प्रक्रियाओं है कि आपके GPUs उपभोग पर फ़िल्टर का उपयोग करें। मैं इस एक एक बहुत का उपयोग करें:
ps f -o user,pgrp,pid,pcpu,pmem,start,time,command -p `lsof -n -w -t /dev/nvidia*`
बस इतना ही NVIDIA GPU-उपयोग प्रक्रियाओं और उनके बारे में कुछ आंकड़े दिखाएंगे,। lsof ... वर्तमान उपयोगकर्ता के स्वामित्व वाले एनवीडिया जीपीयू का उपयोग करके सभी प्रक्रियाओं की एक सूची पुनर्प्राप्त करता है, और ps -p ... उन प्रक्रियाओं के लिए ps परिणाम दिखाता है। ps f बच्चे/अभिभावक प्रक्रिया संबंधों/पदानुक्रमों के लिए अच्छा स्वरूपण दिखाता है, और -o एक कस्टम स्वरूपण निर्दिष्ट करता है। वह सिर्फ ps u करने के समान है लेकिन प्रक्रिया समूह आईडी जोड़ता है और कुछ अन्य फ़ील्ड को हटा देता है।
nvidia-smi से अधिक का एक लाभ यह है कि यह प्रक्रिया कांटे के साथ-साथ जीपीयू का उपयोग करने वाली मुख्य प्रक्रियाओं को भी दिखाएगा।
एक नुकसान, हालांकि, यह उस उपयोगकर्ता द्वारा स्वामित्व वाली प्रक्रियाओं तक ही सीमित है जो आदेश निष्पादित करता है। किसी भी उपयोगकर्ता के स्वामित्व वाली सभी प्रक्रियाओं को खोलने के लिए, मैं lsof से पहले sudo जोड़ता हूं।
आखिरकार, मैं इसे निरंतर अद्यतन प्राप्त करने के लिए watch के साथ जोड़ता हूं।तो, अंत में, ऐसा लगता है:
watch -n 0.1 'ps f -o user,pgrp,pid,pcpu,pmem,start,time,command -p `sudo lsof -n -w -t /dev/nvidia*`'
कौन सा तरह आउटपुट है:
Every 0.1s: ps f -o user,pgrp,pid,pcpu,pmem,start,time,command -p `sudo lsof -n -w -t /dev/nvi... Mon Jun 6 14:03:20 2016
USER PGRP PID %CPU %MEM STARTED TIME COMMAND
grisait+ 27294 50934 0.0 0.1 Jun 02 00:01:40 /opt/google/chrome/chrome --type=gpu-process --channel=50877.0.2015482623
grisait+ 27294 50941 0.0 0.0 Jun 02 00:00:00 \_ /opt/google/chrome/chrome --type=gpu-broker
grisait+ 53596 53596 36.6 1.1 13:47:06 00:05:57 python -u process_examples.py
grisait+ 53596 33428 6.9 0.5 14:02:09 00:00:04 \_ python -u process_examples.py
grisait+ 53596 33773 7.5 0.5 14:02:19 00:00:04 \_ python -u process_examples.py
grisait+ 53596 34174 5.0 0.5 14:02:30 00:00:02 \_ python -u process_examples.py
grisait+ 28205 28205 905 1.5 13:30:39 04:56:09 python -u train.py
grisait+ 28205 28387 5.8 0.4 13:30:49 00:01:53 \_ python -u train.py
grisait+ 28205 28388 5.3 0.4 13:30:49 00:01:45 \_ python -u train.py
grisait+ 28205 28389 4.5 0.4 13:30:49 00:01:29 \_ python -u train.py
grisait+ 28205 28390 4.5 0.4 13:30:49 00:01:28 \_ python -u train.py
grisait+ 28205 28391 4.8 0.4 13:30:49 00:01:34 \_ python -u train.py
तुम भी गणना प्रोग्राम हैं जो कब्जा की PIDs प्राप्त कर सकते हैं 'बिना सभी उपयोगकर्ताओं के GPU इस तरह sudo':' NVIDIA-SMI --query-गणना-क्षुधा = पीआईडी --format = csv, noheader' –
उपयोग तर्क "--query-गणना-क्षुधा ="
nvidia-smi --query-compute-apps=pid,process_name,used_memory --format=csv
आगे सहायता के लिए, कृपया का पालन
nvidia-smi --help-query-compute-app
मुझे लगता है कि यदि आप ए-एल जोड़ते हैं तो आप इसे GPU और स्मृति उपयोग की निरंतर प्रभावी ढंग से निगरानी करने के लिए अपडेट करते हैं। – jmsu
क्या होगा यदि मैं इसे चलाता हूं तो GPU उपयोगिता केवल एन/ए कहती है ?? – natorro
@natorro कुछ कार्डों के लिए एनवीडिया गिराए गए समर्थन की तरह दिखता है। इस लिंक http://forums.nvidia.com/index.php?showtopic=205165 – jmsu