autodl查看显存使用
时间: 2025-01-25 21:01:58 浏览: 281
### 如何在 AutoDL 环境中检查 GPU 显存占用
为了有效管理 GPU 资源并优化性能,在 AutoDL 环境下监控显存使用情况至关重要。以下是几种常用的方法来查看 GPU 的显存状态:
#### 使用 `nvidia-smi` 命令
`nvidia-smi` 是 NVIDIA 提供的一个命令行工具,可以用来查询系统的 GPU 利用率以及显存的分配状况。
```bash
nvidia-smi
```
该命令能够显示当前系统内所有可用 GPU 的基本信息,包括但不限于名称、UUID 和驱动版本;同时也会报告每张卡上的进程 ID (PID),所使用的 CUDA 内核数,还有最重要的——已消耗了多少 MB 或 GB 的显存[^1]。
对于更详细的统计信息,还可以加上参数 `-q -d MEMORY` 来获取更加详尽的数据输出:
```bash
nvidia-smi -q -d MEMORY
```
这将会给出有关总内存大小、剩余未被占用的空间量以及其他有助于理解整体资源利用趋势的信息。
#### Python 中通过 PyTorch 获取设备属性
如果是在基于 PyTorch 构建的应用程序里工作,则可以直接调用库函数获得特定于某个逻辑编号的 GPU 设备详情:
```python
import torch
device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
if device.type == 'cuda':
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(f'Allocated: {round(torch.cuda.memory_allocated(0)/1024**3,3)} GB')
print(f'Cached: {round(torch.cuda.memory_reserved(0)/1024**3,3)} GB')
```
上述脚本不仅展示了选定 GPU 的型号名称,还提供了已被分配给 tensor 对象的实际字节数(即 "allocated"),以及曾经最高达到过的峰值预留空间总量(称为 "cached")。这些数值可以帮助开发者更好地规划其应用程序所需的硬件规格,并采取适当措施减少不必要的开销[^2]。
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