Как определяется использование графического процессора и памяти в результатах nvidia-smi? - PullRequest
7 голосов
/ 23 февраля 2011

В настоящее время я использую инструмент, поставляемый с драйвером nvidia 'nvidia-smi' для мониторинга производительности на GPU.Когда мы используем 'nvidia-smi -a', он выдаст информацию о текущей информации о GPU, включая использование ядра и памяти, температуру и т. Д., Вот так:

============== ЖУРНАЛ NVSMI ==============

Отметка времени: вт

22 февраля 22:39:09 2011

Версия драйвера: 260.19.26

GPU 0:

    Product Name            : GeForce 8800 GTX
    PCI Device/Vendor ID    : 19110de
    PCI Location ID         : 0:4:0
    Board Serial            : 211561763875
    Display                 : Connected
    Temperature             : 55 C
    Fan Speed               : 47%
    Utilization
        GPU                 : 1%
        Memory              : 0%

Мне интересно узнать, как определяются использование GPU и памяти?Например, загрузка ядра графического процессора составляет 47%.Это означает, что 47% СМ активно работают?Или все ядра GPU заняты в 47% времени, в то время как остальные 53% времени простаивают?Что касается памяти, использование означает отношение между текущей пропускной способностью и максимальной пропускной способностью, или отношение занятого времени в последней единице времени?

Ответы [ 2 ]

5 голосов
/ 28 марта 2011

A сообщение модератора на форумах NVIDIA говорит, что показатели использования GPU и использования памяти основаны на активности за последнюю секунду:

GPU занят на самом деле процентВ течение последней секунды SM были заняты, и использование памяти фактически представляет собой процент пропускной способности, использованной в течение последней секунды.Полная статистика использования памяти будет доступна в следующем выпуске.

1 голос
/ 15 мая 2014

Вы можете сослаться на этот официальный документ API: http://docs.nvidia.com/deploy/nvml-api/structnvmlUtilization__t.html#structnvmlUtilization__t

В нем говорится: «Процент времени за прошедший период выборки, в течение которого на GPU выполнялось одно или несколько ядер».

...