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CUDA Academy · Lektion

nvidia-smi wie ein Profi lesen

Untersuchen Sie Ihre GPU, ihren Speicher und ihre Auslastung.

nvidia-smi wie ein Profi lesen ist eine kostenlose CUDA Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 2 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des CUDA Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der CUDA Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.

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. ✅

Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „nvidia-smi wie ein Profi lesen“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „nvidia-smi wie ein Profi lesen“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des CUDA Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der CUDA Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „nvidia-smi wie ein Profi lesen“?

Untersuchen Sie Ihre GPU, ihren Speicher und ihre Auslastung. Du übst CUDA Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um CUDA Academy zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. CUDA Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 2 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „nvidia-smi wie ein Profi lesen“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser CUDA Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede CUDA Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

Alle Lektionen in diesem Kurs

  1. Versionen von Treiber, Runtime und Toolkit
  2. nvidia-smi wie ein Profi lesen
  3. Mit nvcc kompilieren
  4. Hallo GPU: Ihre erste .cu-Datei
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