ubuntu 查看核显GPU信息
时间: 2023-08-09 12:06:17 浏览: 1603
在 Ubuntu 中,可以通过以下命令来查看核显 GPU 的信息:
1. 首先,需要安装 `mesa-utils` 包,执行以下命令进行安装:
```
sudo apt-get install mesa-utils
```
2. 安装完成后,可以使用 `glxinfo` 命令来获取 GPU 的信息,包括厂商、型号、驱动版本等等。
```
glxinfo | grep "OpenGL renderer"
```
如果输出的结果中包含 `Intel`,那么说明你的系统使用的是 Intel 核显 GPU,并且输出的信息中还会包含更详细的 GPU 信息。
相关问题
ubuntu查看沐曦gpu占用
<think>好的,用户想在Ubuntu系统中查看Muxi GPU的占用情况。首先,我需要确认Muxi GPU的具体型号或者制造商,因为不同的GPU可能需要不同的工具。比如,常见的NVIDIA GPU可以使用nvidia-smi,而AMD的可能用rocm-smi。不过,用户提到的“Muxi”可能是个拼写错误或者不常见的品牌,我需要考虑是否有其他可能。
假设用户可能指的是NVIDIA的GPU,因为引用[2]中提到他们使用了NVIDIA RTX3090,而用户的问题可能是在类似环境下。所以首先推荐使用nvidia-smi命令。这个命令能显示GPU的使用率、内存占用、运行进程等信息,非常方便。需要提醒用户安装NVIDIA驱动和CUDA工具包,如果还没有安装的话。
另外,考虑到用户可能使用的是其他类型的GPU,比如集成显卡或者AMD的,可能需要不同的工具。例如,对于集成显卡,可以使用intel_gpu_top或者radeontop。但根据引用中的信息,用户可能是在深度学习环境中,所以更可能是NVIDIA的GPU。
还有一种情况,用户可能是在使用容器或者虚拟化环境,这时候需要进入容器内部执行命令,或者使用特定的监控工具。例如,如果使用Docker,可以添加--gpus参数来启用GPU支持,并在容器内运行nvidia-smi。
此外,用户可能需要持续监控GPU的情况,这时候推荐使用watch命令,比如watch -n 1 nvidia-smi,这样每秒刷新一次,实时查看变化。或者使用更高级的工具如gpustat,它提供更简洁的输出,需要安装。
如果用户的问题是关于Muxi这个特定品牌的GPU,可能需要特定的驱动程序或工具,但根据现有信息,可能没有相关资料,建议用户确认GPU型号,并检查是否有官方提供的监控工具。
最后,确保用户了解如何正确安装所需的工具,比如通过apt安装nvidia-utils,或者使用pip安装gpustat。同时提醒权限问题,可能需要sudo或者将用户添加到video组。</think>在Ubuntu系统中查看GPU使用情况,具体操作根据GPU品牌有所不同。若您提到的"Muxi GPU"是笔误,实际应为NVIDIA GPU(常见于深度学习场景),可通过以下方法实现:
1. **使用nvidia-smi工具**(需先安装NVIDIA驱动)
```bash
nvidia-smi
```
该命令会显示:
- GPU温度
- 显存占用(显存总量/已用量)
- GPU利用率(计算单元使用率)
- 占用GPU的进程信息
2. **实时监控模式**(每秒刷新)
```bash
watch -n 1 nvidia-smi
```
3. **安装增强工具gpustat**
```bash
pip install gpustat
gpustat -cp
```
这会以彩色显示更简洁的GPU状态,包含显存和计算核心占用[^2]
若为其他类型GPU:
- AMD GPU:安装`rocm-smi`工具
- 集成显卡:使用`intel_gpu_top`(需安装intel-gpu-tools)
ollama使用核显GPU
### Ollama 中使用集成显卡(核显)作为 GPU 加速的方法
Ollama 是一种用于运行大型语言模型的工具,通常依赖于高性能硬件来实现高效的推理速度。虽然其官方文档主要针对 NVIDIA GPU 提供 CUDA 支持[^1],但对于没有独立 GPU 的用户来说,利用集成显卡(如 Intel Iris Xe Graphics 或 AMD Radeon Vega 系列)也是一种可行的选择。
以下是关于如何在 Ollama 中配置集成显卡的具体说明:
#### 1. **确认集成显卡的支持情况**
- 对于 NVIDIA 集成显卡,需满足计算能力大于等于 5.0 才能被 CUDA 工具链识别和支持[^1]。
- 如果您使用的是一台配备 Intel i7-12700H 和 Intel Iris Xe Graphics 的笔记本电脑,则可以通过 Intel 的优化库 `IPEX` 来加速 PyTorch 模型推理[^2]。此方法同样适用于其他基于 CPU 的机器学习框架。
#### 2. **安装必要的软件包**
- 安装 Ubuntu Server 并完成基础设置后,可按照以下步骤操作:
- 更新系统并安装 Python 及相关开发工具:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3-pip git build-essential libomp-dev -y
```
- 安装 IPEX 库以支持英特尔集成显卡加速:
```bash
pip install intel-extension-for-pytorch torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
#### 3. **调整 Ollama 运行环境**
- 默认情况下,Ollama 更倾向于通过 Docker 容器化的方式运行大模型[^3]。如果希望启用集成显卡加速功能,需要修改容器内的默认行为或者重新构建镜像文件。
- 创建自定义启动脚本,在其中指定设备类型为 CPU/GPU 组合模式,并加载对应的驱动程序接口:
```dockerfile
FROM ollama/base:latest
RUN apt-get update \
&& apt-get install -y --no-install-recommends \
nvidia-driver-xxx cuda-toolkit-x.x ipex-tools
CMD ["ollama", "--device=cuda"]
```
#### 4. **测试性能表现**
租赁外部 GPU 资源时发现不同规模参数量级下的 LLM 性能在实际应用中有显著差异[^4]。对于本地部署而言,即便采用较低端硬件也能获得一定收益;不过需要注意的是,单纯依靠核显得到的结果可能远不及专用图形处理器那么理想。
```python
import time
from transformers import pipeline
model_name = 'deepseek/rwkv'
generator = pipeline('text-generation', model=model_name, device='cpu') # 替换为适当选项
start_time = time.time()
output_text = generator("Once upon a time,", max_length=50)[0]['generated_text']
end_time = time.time()
print(f"Generated Text:\n{output_text}\nTime Taken:{round(end_time-start_time,2)} seconds.")
```
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