전문가처럼 nvidia-smi 읽기
GPU, 메모리와 사용률을 점검합니다.
전문가처럼 nvidia-smi 읽기은(는) CoddyKit의 무료 CUDA Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 CUDA Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. CUDA Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.
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-smiThe 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 1Pick 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=csvECC 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 0Quick 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. ✅
자주 묻는 질문
“전문가처럼 nvidia-smi 읽기” 강의는 무료인가요?
네 — “전문가처럼 nvidia-smi 읽기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 CUDA Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. CUDA Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“전문가처럼 nvidia-smi 읽기”에서 뭘 배우나요?
GPU, 메모리와 사용률을 점검합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 CUDA Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
CUDA Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 CUDA Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다.
“전문가처럼 nvidia-smi 읽기” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 CUDA Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 CUDA Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.
이 강의의 모든 강의
- 드라이버, 런타임과 툴킷 버전
- 전문가처럼 nvidia-smi 읽기
- nvcc로 컴파일하기
- Hello GPU: 첫 번째 .cu 파일