CUDA Academy · บทเรียน

อ่าน nvidia-smi อย่างมืออาชีพ

ตรวจสอบ GPU หน่วยความจำ และการใช้งาน

บทเรียน 2 จาก 413 ขั้นตอน

อ่าน nvidia-smi อย่างมืออาชีพ เป็นบทเรียน CUDA Academy ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 2 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน CUDA Academy และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส CUDA Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

แผงควบคุม GPU ของคุณ

ลองนึกภาพ nvidia-smi เป็นแผงควบคุมของ GPU คำสั่งเดียวจะแสดงรุ่น หน่วยความจำ อุณหภูมิ และสิ่งที่กำลังทำงานอยู่ในขณะนี้ 📊

nvidia-smi

ส่วนหัวด้านบน

บรรทัดบนสุดจะแสดง รุ่นไดรเวอร์และ CUDA สูงสุดที่รองรับ ตรวจสอบตรงนี้ก่อนเสมอเมื่อเกิดข้อผิดพลาดเกี่ยวกับรุ่น

ตั้งชื่อ GPU ของคุณ

แถวแรกของตารางจะแสดง ชื่อของ GPU แต่ละตัวและหมายเลขดัชนี เมื่อมีการ์ดหลายใบ ดัชนีเหล่านี้ใช้เลือกอุปกรณ์ที่จะใช้งาน

การใช้หน่วยความจำ

คอลัมน์ การใช้หน่วยความจำจะแสดง VRAM ที่ใช้อยู่เทียบกับทั้งหมด หากใกล้เต็ม การจัดสรรครั้งถัดไปอาจล้มเหลวด้วยข้อผิดพลาดหน่วยความจำไม่เพียงพอ

การใช้ GPU

เปอร์เซ็นต์ GPU-Util บอกว่าแกนประมวลผลกำลังทำงานหนักเพียงใด หากค่าค้างอยู่ที่ศูนย์ขณะที่เคอร์เนลกำลังทำงาน โดยทั่วไปหมายความว่างานยังไปไม่ถึงอุปกรณ์

อุณหภูมิและพลังงาน

คอลัมน์ Temp และพลังงานแสดงสถานะด้านความร้อน หากอุณหภูมิสูงต่อเนื่อง GPU อาจลดความถี่ลงและทำให้เคอร์เนลทำงานช้าลงโดยไม่แจ้งให้ทราบ

ตารางกระบวนการ

ตาราง Processes ด้านล่างแสดงโปรแกรมทุกโปรแกรมที่กำลังใช้ GPU อยู่ พร้อม PID และปริมาณหน่วยความจำที่ใช้ เหมาะสำหรับค้นหางานที่ลืมปิดไว้

ดูการทำงานแบบสด

เพิ่มตัวเลือกเพื่อ refresh แผงข้อมูลทุกวินาที ทำให้คุณดูการเปลี่ยนแปลงของหน่วยความจำและการใช้งานได้ขณะที่โปรแกรมทำงาน

nvidia-smi -l 1

เลือกคอลัมน์ที่ต้องการ

สำหรับสคริปต์ query mode จะแสดงเฉพาะช่องข้อมูลที่คุณระบุเป็นข้อความสะอาดซึ่งแยกวิเคราะห์ได้ แทนที่จะแสดงตารางภาพทั้งหมด

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

ECC และการคงสถานะ

บนการ์ดสำหรับศูนย์ข้อมูล nvidia-smi ยังรายงานจำนวนข้อผิดพลาดของ ECC และโหมดการคงสถานะด้วย สำหรับแล็ปท็อปและเดสก์ท็อป ช่องข้อมูลเหล่านี้มักปิดใช้งานหรือไม่มีอยู่

จำกัดให้เหลือ GPU เดียว

เมื่อมีการ์ดหลายใบ ตัวเลือก -i จะจำกัดรายงานให้แสดง GPU เดียวตามดัชนี เหมาะเมื่อคุณสนใจเฉพาะอุปกรณ์ที่งานของคุณกำลังใช้งาน

nvidia-smi -i 0

ตรวจสอบอย่างรวดเร็ว

มาอ่านแผงข้อมูลไปพร้อมกัน

สรุปทบทวน

ตอนนี้คุณสามารถอ่าน nvidia-smi ได้อย่างคล่องแคล่วแล้ว: บรรทัดไดรเวอร์อยู่ด้านบน ตารางแสดงหน่วยความจำและ การใช้งาน และด้านล่างแสดงกระบวนการที่กำลังทำงานอยู่ เพียงมองแวบเดียวก็เห็นภาพทั้งหมด ✅

เริ่มต้นได้ฟรี

เรียนรู้ C++ ด้วย AI tutor — ฟรี

เขียนและเรียกใช้โค้ดจริงในเบราว์เซอร์ของคุณ รับความช่วยเหลือทันทีจาก AI tutor 24/7 และเรียนรู้ต่อจากที่คุณหยุดบนเว็บหรือในแอป

คอร์ส
30
บทเรียน
120

คำถามที่พบบ่อย

บทเรียน “อ่าน nvidia-smi อย่างมืออาชีพ” ฟรีหรือไม่

ใช่ — ข้อความเต็มของ “อ่าน nvidia-smi อย่างมืออาชีพ” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส CUDA Academy ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส CUDA Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “อ่าน nvidia-smi อย่างมืออาชีพ”

ตรวจสอบ GPU หน่วยความจำ และการใช้งาน คุณปฏิบัติ CUDA Academy ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน

คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน CUDA Academy หรือไม่

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน CUDA Academy บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 2 จากทั้งหมด 4 บทเรียน

บทเรียน “อ่าน nvidia-smi อย่างมืออาชีพ” ใช้เวลานานแค่ไหน

บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย

ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน CUDA Academy นี้ได้ไหม

ได้ บทเรียน CUDA Academy ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ

บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้

  1. เวอร์ชันของไดรเวอร์ รันไทม์ และชุดเครื่องมือ
  2. อ่าน nvidia-smi อย่างมืออาชีพ
  3. คอมไพล์ด้วย nvcc
  4. สวัสดี GPU: ไฟล์ .cu แรกของคุณ
← กลับไปที่ CUDA Academy