CUDA Academy · Lezione

Leggere nvidia-smi come un professionista

Esamini GPU, memoria e utilizzo.

Lezione 2 di 413 passaggi

Leggere nvidia-smi come un professionista è una lezione CUDA Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento CUDA Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso CUDA Academy include 4 lezioni in totale.

Il pannello di controllo della GPU

Considerate nvidia-smi come il pannello di controllo della vostra GPU. Un solo comando mostra il modello, la memoria, la temperatura e ciò che è in esecuzione in quel momento. 📊

nvidia-smi

L'intestazione in alto

La riga più in alto mostra la versione del driver e la versione massima di CUDA supportata. Controllate qui per prima cosa ogni volta che compare un errore di versione.

Identificare la GPU

La prima riga della tabella elenca il nome di ogni GPU e un numero di indice. Quando avete più schede, questi indici vi permettono di scegliere quale device utilizzare.

Utilizzo della memoria

La colonna Memory-Usage mostra la VRAM utilizzata rispetto a quella totale. Se è quasi piena, la prossima allocazione potrebbe non riuscire a causa di un errore di memoria esaurita.

Utilizzo della GPU

La percentuale GPU-Util indica quanto sono occupati i core. Un valore fermo a zero mentre il kernel è in esecuzione di solito significa che il lavoro non ha mai raggiunto il dispositivo.

Temperatura e alimentazione

Le colonne Temp e dell'alimentazione mostrano lo stato termico. Temperature elevate e prolungate possono causare il throttling della GPU e rallentare silenziosamente i kernel.

La tabella dei processi

La tabella Processes in fondo elenca ogni programma che sta utilizzando la GPU, con il relativo PID e l'occupazione di memoria. È ottima per individuare un job dimenticato.

Osservare in tempo reale

Aggiunga un'opzione per refresh la dashboard ogni secondo, così potrà osservare come cambiano memoria e utilizzo mentre il programma è in esecuzione.

nvidia-smi -l 1

Scelga le colonne desiderate

Per gli script, la query mode stampa solo i campi richiesti in un testo pulito e analizzabile, invece dell'intera tabella visiva.

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

ECC e persistenza

Sulle schede per data center, nvidia-smi riporta anche i conteggi degli errori ECC e la modalità di persistenza. Su laptop e desktop, questi campi sono generalmente disattivati o assenti.

Limitarsi a una GPU

Con più schede, l'opzione -i concentra il report su una singola GPU in base all'indice. È utile quando interessa solo il dispositivo utilizzato dal job.

nvidia-smi -i 0

Controllo rapido

Leggiamo insieme la dashboard.

Riepilogo

Ora sa leggere nvidia-smi come un professionista: la riga del driver in alto, memoria e utilization nella tabella e i processi attivi in fondo. Basta un'occhiata per avere il quadro completo. ✅

Gratis per iniziare

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Scrivi ed esegui vero codice nel tuo browser, ricevi aiuto istantaneo da un tutor IA disponibile 24/7, e riprendi da dove hai lasciato sul web o nell'app.

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Domande Frequenti

La lezione «Leggere nvidia-smi come un professionista» è gratuita?

Sì — il testo completo di «Leggere nvidia-smi come un professionista» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso CUDA Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso CUDA Academy include 4 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «Leggere nvidia-smi come un professionista»?

Esamini GPU, memoria e utilizzo. Eserciti CUDA Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare CUDA Academy?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. CUDA Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «Leggere nvidia-smi come un professionista»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione CUDA Academy?

Sì. Ogni lezione CUDA Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

Tutte le lezioni di questo corso

  1. Versioni di driver, runtime e toolkit
  2. Leggere nvidia-smi come un professionista
  3. Compilare con nvcc
  4. Hello GPU: il primo file .cu
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