0Pricing
CUDA Academy · درس

قراءة nvidia-smi باحتراف

افحص GPU والذاكرة ومعدل الاستخدام.

قراءة nvidia-smi باحتراف درس مجاني في CUDA Academy على CoddyKit. هذا هو الدرس 2 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في CUDA Academy، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة CUDA Academy 4 دروس في المجموع.

بعض أجزاء هذا الدرس لم تُترجم بعد وتظهر باللغة الإنجليزية.

Your GPU Dashboard

Think of nvidia-smi as the dashboard for your GPU. One command shows the model, memory, temperature, and what is running right now. 📊

nvidia-smi

The Top Header

The very top line shows your driver version and the maximum CUDA it supports. Check here first whenever a version error appears.

Naming Your GPU

The first table row lists each GPU's name and an index number. With several cards, those indices are how you pick which device to use.

Memory Usage

The Memory-Usage column shows used versus total VRAM. If it is nearly full, your next allocation may fail with an out-of-memory error.

GPU Utilization

The GPU-Util percentage tells how busy the cores are. A stuck-at-zero number while your kernel runs usually means the work never reached the device.

Temperature and Power

The Temp and power columns reveal thermal health. Sustained high temperatures can cause the GPU to throttle and quietly slow your kernels.

The Process Table

The bottom Processes table lists every program currently using the GPU, with its PID and memory footprint. Great for spotting a forgotten job.

Watch It Live

Add a flag to refresh the dashboard every second, so you can watch memory and utilization change while your program runs.

nvidia-smi -l 1

Pick the Columns You Want

For scripts, query mode prints just the fields you ask for as clean, parseable text instead of the full visual table.

nvidia-smi --query-gpu=name,memory.used --format=csv

ECC and Persistence

On data-center cards nvidia-smi also reports ECC error counts and persistence mode. For laptops and desktops these fields are usually off or absent.

Limit to One GPU

With many cards, the -i flag focuses the report on a single GPU by index. Handy when you only care about the device your job is using.

nvidia-smi -i 0

Quick Check

Let us read the dashboard together.

Recap

You can now read nvidia-smi like a pro: driver line up top, memory and utilization in the table, and live processes at the bottom. A glance tells the whole story. ✅

الأسئلة الشائعة

هل درس «قراءة nvidia-smi باحتراف» مجاني؟

نعم — نص درس «قراءة nvidia-smi باحتراف» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة CUDA Academy، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة CUDA Academy 4 دروس في المجموع.

ماذا ستتعلم في «قراءة nvidia-smi باحتراف»؟

افحص GPU والذاكرة ومعدل الاستخدام. تتمرن على CUDA Academy مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.

هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ CUDA Academy؟

لا تُشترط خبرة سابقة. CUDA Academy على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 2 من أصل 4.

كم من الوقت يستغرق درس «قراءة nvidia-smi باحتراف»؟

معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.

هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس CUDA Academy هذا؟

نعم. كل درس في CUDA Academy يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.

جميع الدروس في هذه الدورة

  1. إصدارات Driver وRuntime وToolkit
  2. قراءة nvidia-smi باحتراف
  3. الترجمة باستخدام nvcc
  4. مرحبًا بـ GPU: أول ملف .cu لك
← العودة إلى CUDA Academy