CUDA Academy · Lekcja

Profesjonalne odczytywanie nvidia-smi

Sprawdzać GPU, pamięć i poziom wykorzystania.

Lekcja 2 z 413 kroki

Profesjonalne odczytywanie nvidia-smi to bezpłatna lekcja CUDA Academy na CoddyKit. To lekcja 2 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej CUDA Academy, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs CUDA Academy zawiera 4 lekcji w sumie.

Panel GPU

Proszę traktować nvidia-smi jak panel kontrolny GPU. Jedno polecenie pokazuje model, pamięć, temperaturę oraz to, co jest aktualnie uruchomione. 📊

nvidia-smi

Górny nagłówek

Pierwsza linia pokazuje wersję sterownika i maksymalną obsługiwaną przez niego wersję CUDA. To tutaj należy zajrzeć najpierw, gdy pojawi się błąd wersji.

Nazywanie GPU

Pierwszy wiersz tabeli zawiera nazwę każdego GPU i numer indeksu. Przy kilku kartach właśnie za pomocą tych indeksów wybiera się urządzenie do użycia.

Wykorzystanie pamięci

Kolumna Memory-Usage pokazuje wykorzystaną i całkowitą pamięć VRAM. Jeśli jest prawie pełna, kolejna alokacja może zakończyć się błędem braku pamięci.

Wykorzystanie GPU

Procent GPU-Util informuje, jak intensywnie pracują rdzenie. Wartość, która pozostaje na poziomie zera podczas działania kernela, zwykle oznacza, że zadanie nie trafiło na urządzenie.

Temperatura i zasilanie

Kolumny Temp i zasilania pokazują stan termiczny. Utrzymująca się wysoka temperatura może spowodować obniżenie taktowania GPU i niezauważalne spowolnienie kernelów.

Tabela procesów

Dolna tabela Processes zawiera listę wszystkich programów, które obecnie używają GPU, wraz z ich PID-ami i zajętością pamięci. To świetny sposób na znalezienie zapomnianego zadania.

Obserwuj na żywo

Dodaj flagę, aby odświeżać panel co sekundę i obserwować zmiany pamięci oraz wykorzystania podczas działania programu.

nvidia-smi -l 1

Wybierz potrzebne kolumny

W przypadku skryptów query mode wyświetla tylko wskazane pola jako czysty tekst, który można łatwo analizować, zamiast pełnej tabeli wizualnej.

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

ECC i tryb persistence

Na kartach do centrów danych nvidia-smi raportuje również liczbę błędów ECC i tryb persistence. W laptopach i komputerach stacjonarnych te pola są zwykle wyłączone lub niedostępne.

Ogranicz do jednego GPU

W przypadku wielu kart flaga -i ogranicza raport do pojedynczego GPU wskazanego indeksem. Przydaje się, gdy interesuje Pana/Panią tylko urządzenie używane przez zadanie.

nvidia-smi -i 0

Szybkie sprawdzenie

Przeczytajmy razem zawartość panelu.

Podsumowanie

Potrafi już Pan/Pani czytać nvidia-smi jak profesjonalista: u góry znajduje się wiersz sterownika, w tabeli pamięć i wykorzystanie, a na dole aktywne procesy. Jedno spojrzenie wystarczy, aby zobaczyć pełny obraz. ✅

Bezpłatny start

Ucz się C++ dzięki korepetycjom AI — za darmo

Pisz i uruchamiaj kod w przeglądarce, otrzymuj natychmiastową pomoc od korepetytora AI dostępnego 24/7 i kontynuuj naukę w sieci lub w aplikacji.

Kursy
30
Lekcje
120

Często zadawane pytania

Czy lekcja „Profesjonalne odczytywanie nvidia-smi” jest bezpłatna?

Tak — pełny tekst „Profesjonalne odczytywanie nvidia-smi” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu CUDA Academy, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs CUDA Academy zawiera 4 lekcji w sumie.

Co nauczysz się w „Profesjonalne odczytywanie nvidia-smi”?

Sprawdzać GPU, pamięć i poziom wykorzystania. Ćwiczysz CUDA Academy z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.

Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć CUDA Academy?

Nie wymagamy żadnego doświadczenia. CUDA Academy w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 2 z 4.

Ile czasu zajmuje lekcja „Profesjonalne odczytywanie nvidia-smi”?

Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.

Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji CUDA Academy?

Tak. Każda lekcja CUDA Academy zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.

Wszystkie lekcje w tym kursie

  1. Wersje sterownika, środowiska wykonawczego i Toolkit
  2. Profesjonalne odczytywanie nvidia-smi
  3. Kompilowanie za pomocą nvcc
  4. Witaj, GPU: pierwszy plik .cu
← Powrót do CUDA Academy