nvidia-smi命令大全
时间: 2023-11-20 18:54:28 浏览: 231
nvidia-smi是一个跨平台工具,提供监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能,支持标准的NVIDIA驱动程序支持的Linux和WindowsServer 2008 R2 开始的64位系统。在cmd中输入nvidia-smi可以查看GPU的状态,包括显卡编号、风扇转速、显卡型号名称、显卡温度、性能级别、功率使用情况、总线ID、显式初始化、显存使用情况、是否开启错误检查和纠正技术、GPU使用用率和GPU的计算模式等信息。以下是nvidia-smi命令的一些常用选项:
1. -a:显示所有GPU的信息。
2. -i <GPU编号>:显示指定GPU的信息。
3. -l <秒数>:循环显示GPU的信息,每隔指定秒数更新一次。
4. -q:显示GPU的详细信息。
5. -d <MEMORY,UTILIZATION>:显示GPU的内存使用情况和使用率。
6. -p <GPU,TEMPERATURE>:显示GPU的编号和温度。
7. -h:显示帮助信息。
相关问题
nvidia-smi 命令大全
`nvidia-smi`是NVIDIA System Management Interface(管理系统界面)的一个实用工具,主要用于监控和管理NVIDIA图形处理器(GPU)。它提供了一系列强大的命令选项,以帮助用户了解GPU状态、性能数据、驱动信息以及电源管理等。以下是`nvidia-smi`命令的一些常用选项及其功能:
1. **查询GPU基本信息**:
- `nvidia-smi`: 显示简化的GPU信息,如GPU型号、温度、功率等。
- `nvidia-smi -L`: 列出所有安装的GPU设备。
2. **实时监控**:
- `nvidia-smi -d Pid`: 监控特定进程PID对应的GPU使用情况。
- `nvidia-smi -s T`: 设置刷新时间间隔,例如 `nvidia-smi -s 1`表示每秒刷新一次。
3. **性能分析**:
- `nvidia-smi -q`: 安静模式,只返回查询结果。
- `nvidia-smi -h` 或 `nvidia-smi --help`: 查看完整命令帮助文档。
4. **管理和控制**:
- `nvidia-smi -k [pid]`: 杀死GPU应用进程(pid),如果省略则杀死所有GPU相关的进程。
- `nvidia-smi -pm 0/1/2`: 控制GPU的电源管理模式(0=自动,1=高性能,2=节能)。
5. **内存管理**:
- `nvidia-smi -m reset` 或 `-m freedriver`: 尝试释放GPU内存。
- `nvidia-smi -mc [mode]`: 管理CUDA池,如设置共享内存模式。
6. **显示应用程序详细信息**:
- `nvidia-smi -a`: 显示所有运行在GPU上的应用程序及它们的资源使用情况。
使用`nvidia-smi`之前,确保已经安装了NVIDIA的驱动程序,并且正确配置了环境变量。对于详细的命令列表和每个选项的具体用途,可以在终端运行`nvidia-smi --help`获取完整的帮助文档。
k8s pod whereis nvidia-smi nvidia-smi: 没有nvidia-smi
Kubernetes (k8s) 中的 Pod 是运行在一个容器内的一个独立的可执行单元,它封装了应用程序及其依赖环境。当你在Pod内部尝试运行 `nvidia-smi` 命令时,如果收到 "nvidia-smi: command not found" 的错误提示,说明当前Pod没有安装 NVIDIA GPU 驱动或者没有启用对GPU的支持。
通常,NVIDIA GPU 支持需要满足以下条件:
1. **NVIDIA Container Toolkit**:你需要在Pod中安装 NVIDIA 的 Container Toolkit,这包括 Docker 镜像中包含 NVIDIA GPU 驱动和库。
2. **设备插拔策略**:在 Kubernetes 配置文件中,如 YAML 或者通过 DaemonSet 管理 GPU 设备,确保 GPU 被挂载到 Pod 并允许访问。
3. **GPU 相关的安全上下文**:如果你的集群配置了安全策略,可能需要为Pod设置正确的权限,让它可以读取和执行 GPU 相关的命令。
如果遇到这个问题,你可以按照以下步骤检查:
1. **确认是否有 NVIDIA GPU 镜像**:确保Pod使用的Docker镜像是基于支持GPU的NVIDIA官方镜像,比如 `nvidia/cuda:latest`。
2. **检查 Pod 的资源请求和限制**:确认Pod是否请求了GPU资源,并且资源限制允许GPU的使用。
3. **查看 Pod 的配置**:查阅 Pod 的YAML配置,确认 GPU 是否已正确挂载和设备插拔策略。
4. **检查 Pod 安全上下文**:检查 Pod 是否有权限执行 GPU 相关的操作。
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