解释nvidia-smi的结果

Question

Every 1.0s: nvidia-smi                                                                                                                                                                Tue Feb 20 12:49:34 2018

Tue Feb 20 12:49:34 2018
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| NVIDIA-SMI 390.25                 Driver Version: 390.25                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Quadro M1000M       Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   59C    P0    N/A /  N/A |   1895MiB /  2002MiB |     64%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1166      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           239MiB |
|    0      1864      G   compiz                                        80MiB |
|    0      6755      C   python                                      1408MiB |
|    0     25674      G   ...-token=5769296849603E2A1B668201DBB31D6A   149MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

我是基于keras+gpu的深度学习的新实践者。

这个watch -n 1 nvidia-smi告诉我什么？

它是否有任何价值主张，可以用来改善gpu的性能吗？

在后台，一个小型的Keras模型正在进行训练。

Answer 1

watch是linux命令，与nvidia-smi命令无关，使用该命令，nvidia-smi命令将每1秒更新一次，它提供了一个视图来查看gpu参数的变化情况，如: RAM使用、温度、p0 (表示性能，当您得到p1、p2、.

关于“它可以用来提高gpu的性能吗？”gpu的性能是由p0显示的，所以你的gpu目前的性能是最高的。

注意，watch命令的最小间隔是0.1秒，所以如果使用watch -n 0.1 nvidia-smi，那么每0.1秒就会更新一次输出。

有关更多信息，请在终端中键入man watch或man nvidia-smi。

Answer 2

有关仪表板的详细说明，您可以参考这篇博文：就像上面，但是对于GPU来说。

这是什么手表-n 1 nvidia-迷住我？

这是nvidia-smi -l 1的相同结果，它告诉我们GPU是如何使用的。如果有多个GPU可用，我们可以将GPU放置到设备(S)上，如果有多个GPU可用，我们可以检查我们的模型是否运行良好，以及它需要多少内存。

它是否有任何价值主张，可以用来改善gpu的性能吗？

这绝对是为了帮助我们改善它的表现。我们可以检查内存使用情况和GPU-Util来分配计算。