nvidia-smi输出的结果代表什么
发布人:shili8
发布时间:2025-03-15 18:45
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**NVIDIA SMI 输出结果解析**
NVIDIA SMI(System Management Interface)是 NVIDIA 提供的一款管理工具,用于监控和管理 NVIDIA GPU 的运行状态。通过使用 `nvidia-smi` 命令,可以获取有关 GPU 运行状态的详细信息。
**输出结果结构**
当你执行 `nvidia-smi` 命令时,它会输出一个包含多个部分的表格,描述了每块GPU的状态。下面是输出结果的基本结构:
+--------------------------------------+--------+-----------------------+ | Name | GPU | Memory Usage | +--------------------------------------+--------+-----------------------+ | NVIDIA-SMI470.57 Driver Version |15.7 |0 M | | CUDA Version |11.4 | | | Compute Capability |7.5 | | +--------------------------------------+--------+-----------------------+ |0 Tesla V100-PCIE... Off |00000000:00:1E.0 | N/A |0MiB /16160MiB |0% Y | +--------------------------------------+--------+-----------------------+
**输出结果解析**
下面是每个部分的详细解释:
* **Name**: GPU 名称,通常为 NVIDIA GPU 的型号和序列号。
* **GPU**: GPU ID,用于区分多块GPU。
* **Memory Usage**: GPU 内存使用情况,包括已使用内存和总内存容量。
* **Driver Version**: 驱动程序版本,描述了当前的驱动程序版本。
* **CUDA Version**: CUDA 版本,描述了当前的 CUDA 版本。
* **Compute Capability**: 计算能力,描述了 GPU 的计算能力。
**输出结果示例**
下面是一个完整的 `nvidia-smi` 输出结果示例:
+--------------------------------------+--------+-----------------------+ | Name | GPU | Memory Usage | +--------------------------------------+--------+-----------------------+ | NVIDIA-SMI470.57 Driver Version |15.7 |0 M | | CUDA Version |11.4 | | | Compute Capability |7.5 | | +--------------------------------------+--------+-----------------------+ |0 Tesla V100-PCIE... Off |00000000:00:1E.0 | N/A |0MiB /16160MiB |0% Y | |1 Tesla T4 Off |00000000:00:18.0 | N/A |10MiB /16256MiB |0% Y | +--------------------------------------+--------+-----------------------+
在这个示例中,我们可以看到有两块GPU:Tesla V100-PCIE和Tesla T4。每块GPU的内存使用情况都被显示出来。
**代码示例**
下面是一个使用 `nvidia-smi` 命令获取 GPU 内存使用情况的 Python代码示例:
import subprocess# 获取 GPU 内存使用情况gpu_memory_usage = subprocess.check_output(['nvidia-smi', '--query-gpu=memory.used,memory.total']).decode('utf-8') # 解析输出结果gpu_memory_usage_lines = gpu_memory_usage.split(' ') gpu_memory_usage_dict = {} for line in gpu_memory_usage_lines: if 'memory.used' in line and 'memory.total' in line: gpu_id, memory_used, memory_total = line.strip().split('|') gpu_memory_usage_dict[gpu_id] = { 'memory_used': int(memory_used.split(' ')[-1]), 'memory_total': int(memory_total.split(' ')[-1]) } # 打印 GPU 内存使用情况for gpu_id, memory_info in gpu_memory_usage_dict.items(): print(f'GPU {gpu_id}:') print(f'Memory Used: {memory_info["memory_used"]} MiB') print(f'Memory Total: {memory_info["memory_total"]} MiB')
在这个代码示例中,我们使用 `subprocess` 模块执行 `nvidia-smi` 命令,获取 GPU 内存使用情况,然后解析输出结果并打印出每块GPU的内存使用情况。