CUDA Academy · Lección

Leer nvidia-smi como un profesional

Inspeccione su GPU, memoria y utilización.

Lección 2 de 413 pasos

Leer nvidia-smi como un profesional es una lección gratuita de CUDA Academy en CoddyKit. Esta es la lección 2 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de CUDA Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de CUDA Academy incluye 4 lecciones en total.

El panel de control de su GPU

Considere nvidia-smi el panel de control de su GPU. Un solo comando muestra el modelo, la memoria, la temperatura y lo que se está ejecutando en ese momento. 📊

nvidia-smi

La cabecera superior

La línea superior muestra la versión del driver y la versión máxima de CUDA que admite. Consulte aquí primero cuando aparezca un error de versión.

Poner nombre a su GPU

La primera fila de la tabla muestra el nombre de cada GPU y un número de índice. Si tiene varias tarjetas, esos índices le permiten elegir qué dispositivo utilizar.

Uso de la memoria

La columna Memory-Usage muestra la memoria VRAM utilizada frente a la total. Si está casi llena, la siguiente asignación puede fallar con un error de memoria insuficiente.

Uso de la GPU

El porcentaje GPU-Util indica qué tan ocupados están los núcleos. Si el valor permanece en cero mientras se ejecuta su kernel, normalmente significa que el trabajo nunca llegó al dispositivo.

Temperatura y consumo

Las columnas Temp y de consumo muestran el estado térmico. Las temperaturas altas sostenidas pueden hacer que la GPU reduzca su frecuencia y ralentice sus kernels sin avisar.

La tabla de procesos

La tabla inferior de Processes muestra todos los programas que usan actualmente la GPU, junto con su PID y la memoria que ocupan. Es muy útil para detectar un proceso olvidado.

Véalo en tiempo real

Añada una opción para refresh el panel cada segundo y pueda observar cómo cambian la memoria y el uso mientras se ejecuta su programa.

nvidia-smi -l 1

Elija las columnas que necesita

En los scripts, el query mode muestra únicamente los campos que solicita como texto limpio y fácil de analizar, en lugar de la tabla visual completa.

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

ECC y persistencia

En las tarjetas para centros de datos, nvidia-smi también muestra los conteos de errores de ECC y el modo de persistencia. En portátiles y equipos de escritorio, estos campos suelen estar desactivados o no existir.

Limitar a una GPU

Cuando hay varias tarjetas, la opción -i centra el informe en una sola GPU mediante su índice. Es útil cuando solo le interesa el dispositivo que utiliza su trabajo.

nvidia-smi -i 0

Comprobación rápida

Leamos juntos el panel.

Repaso

Ahora puede leer nvidia-smi como un profesional: la línea del controlador arriba, la memoria y el utilization en la tabla, y los procesos activos abajo. Con un vistazo puede entender toda la situación. ✅

Gratis para empezar

Aprende C++ con un tutor de IA — gratis

Escribe y ejecuta código real en tu navegador, obtén ayuda instantánea de un tutor de IA disponible 24/7 y continúa donde lo dejaste en la web o en la aplicación.

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Preguntas frecuentes

¿La lección «Leer nvidia-smi como un profesional» es gratis?

Sí — el texto completo de «Leer nvidia-smi como un profesional» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de CUDA Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de CUDA Academy incluye 4 lecciones en total.

¿Qué aprenderé en «Leer nvidia-smi como un profesional»?

Inspeccione su GPU, memoria y utilización. Practicas CUDA Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.

¿Necesito experiencia previa para empezar CUDA Academy?

No se requiere experiencia previa. CUDA Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 2 de 4.

¿Cuánto tiempo toma la lección «Leer nvidia-smi como un profesional»?

La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.

¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de CUDA Academy?

Sí. Cada lección de CUDA Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.

Todas las lecciones de este curso

  1. Versiones del controlador, runtime y toolkit
  2. Leer nvidia-smi como un profesional
  3. Compilar con nvcc
  4. Hola, GPU: su primer archivo .cu
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