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矩池云上使用nvidia-smi命令教程

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简介

nvidia-smi全称是NVIDIA System Management Interface ，它是一个基于NVIDIA Management Library(NVML)构建的命令行实用工具，旨在帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。

详解nvidia-smi命令

接下来我介绍一下，用nvidia-smi命令来查询机器GPU使用情况的相关内容。​

nvidia-smi

我以上图的查询内容为例，已经复制出来了，如下，

(myconda) root@8dbdc324be74:~# nvidia-smi
Tue Jul 20 14:35:11 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.32.03 Driver Version: 460.32.03 CUDA Version: 11.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla P100-SXM2... On | 00000000:1C:00.0 Off | 0 |
| N/A 27C P0 31W / 300W | 0MiB / 16280MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 Tesla P100-SXM2... On | 00000000:1D:00.0 Off | 0 |
| N/A 25C P0 32W / 300W | 0MiB / 16280MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+

我们来拆分一下

NVIDIA-SMI 460.32.03 #
Driver Version: 460.32.03 # 英伟达驱动版本
CUDA Version: 11.2 # CUDA版本

|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla P100-SXM2... On | 00000000:1C:00.0 Off | 0 |
| N/A 27C P0 31W / 300W | 0MiB / 16280MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 Tesla P100-SXM2... On | 00000000:1D:00.0 Off | 0 |
| N/A 25C P0 32W / 300W | 0MiB / 16280MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+GPU： # GPU的编号，0代表第一张显卡，1代表第二张，依次类推Fan： # 风扇转速（0%–100%），N/A表示没有风扇Name： # GPU的型号，以此处为例是P100Temp： # GPU温度（GPU温度过高会导致GPU频率下降）Perf： # 性能状态，从P0（最大性能）到P12（最小性能）Pwr： # GPU功耗Persistence-M： # 持续模式的状态（持续模式耗能大，但在新的GPU应用启动时花费时间更少）Bus-Id： # GPU总线，domain:bus:device.functionDisp.A： # Display Active，表示GPU的显示是否初始化Memory-Usage： # 显存使用率（显示显存占用情况）Volatile GPU-Util： # 浮动的GPU利用率ECC： # 是否开启错误检查和纠正技术，0/DISABLED, 1/ENABLEDCompute M.： # 计算模式，0/DEFAULT,1/EXCLUSIVE_PROCESS,2/PROHIBITED

Memory-Usage和Volatile GPU-Util的两个不一样的东西，显卡由GPU和显存等部分所构成，GPU相当于显卡上的CPU，显存相当于显卡上的内存。在跑任务的过程中可以通过优化代码来提高这两者的使用率。​

nvcc和nvidia-smi显示的CUDA版本不同？

(myconda) root@8dbdc324be74:~# nvidia-smi
Tue Jul 20 14:35:11 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.32.03 Driver Version: 460.32.03 CUDA Version: 11.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla P100-SXM2... On | 00000000:1C:00.0 Off | 0 |
| N/A 27C P0 31W / 300W | 0MiB / 16280MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 Tesla P100-SXM2... On | 00000000:1D:00.0 Off | 0 |
| N/A 25C P0 32W / 300W | 0MiB / 16280MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+
(myconda) root@8dbdc324be74:~# nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Oct_12_20:09:46_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.1, V11.1.105
Build cuda_11.1.TC455_06.29190527_0

可以看到nvcc的CUDA版本是11.1，而nvidia-smi的CUDA版本是11.2。这对运行任务是没有影响的，绝大多数代码都是可以正常跑起来的，引起这个的主要是因为CUDA两个主要的API，runtime API和driver API。神奇的是这两个API都有自己对应的CUDA版本（如图上的11.1和11.2）。在StackOverflow有一个解释，如果driver API和runtime API的CUDA版本不一致可能是因为你使用的是单独的GPU driver installer，而不是CUDA Toolkit installer里的GPU driver installer。在矩池云上的表现可以解释为driver API来自于物理机器的驱动版本，runtime API是来自于矩池云镜像环境内的CUDA Toolkit版本。

实时显示显存使用情况

nvidia-smi -l 5 #5秒刷新一次

动态刷新信息（默认5s刷新一次），按Ctrl+C停止，可指定刷新频率，以秒为单位

#每隔一秒刷新一次，刷新频率改中间数字即可
watch -n 1 -d nvidia-smi

在这里不建议使用watch查看nvidia-smi，watch每个时间周期开启一个进程(PID)，查看后关闭进程，可能会影响到其他进程。