我试图监控一个使用CUDA和MPI的进程，有没有办法我可以做到这一点，像命令“顶部”，但也监控GPU ?
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使用参数"——query-compute-apps="
nvidia-smi --query-compute-apps=pid,process_name,used_memory --format=csv
如需进一步帮助，请关注
nvidia-smi --help-query-compute-app
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在设备监控模式下运行nvidia-smi，例如:
$ nvidia-smi dmon -d 3 -s pcvumt
# gpu pwr gtemp mtemp mclk pclk pviol tviol sm mem enc dec fb bar1 rxpci txpci
# Idx W C C MHz MHz % bool % % % % MB MB MB/s MB/s
0 273 54 - 9501 2025 0 0 100 11 0 0 18943 75 5906 659
0 280 54 - 9501 2025 0 0 100 11 0 0 18943 75 7404 650
0 277 54 - 9501 2025 0 0 100 11 0 0 18943 75 7386 719
0 279 55 - 9501 2025 0 0 99 11 0 0 18945 75 6592 692
0 281 55 - 9501 2025 0 0 99 11 0 0 18945 75 7760 641
0 279 55 - 9501 2025 0 0 99 11 0 0 18945 75 7775 668
0 279 55 - 9501 2025 0 0 100 11 0 0 18947 75 7589 690
0 281 55 - 9501 2025 0 0 99 12 0 0 18947 75 7514 657
0 279 55 - 9501 2025 0 0 100 11 0 0 18947 75 6472 558
0 280 54 - 9501 2025 0 0 100 11 0 0 18947 75 7066 683
完整的细节在man nvidia-smi。
您可以使用监控程序glances及其GPU监控插件:
开源 安装方法:sudo apt-get install -y python-pip;Sudo PIP安装[gpu] 启动:sudo扫视
它还监视CPU、磁盘IO、磁盘空间、网络和其他一些东西:
使用参数"——query-compute-apps="
nvidia-smi --query-compute-apps=pid,process_name,used_memory --format=csv
如需进一步帮助，请关注
nvidia-smi --help-query-compute-app
另一种有用的监控方法是对消耗gpu的进程使用ps过滤。我经常用这个:
ps f -o user,pgrp,pid,pcpu,pmem,start,time,command -p `lsof -n -w -t /dev/nvidia*`
这将显示所有nvidia gpu利用进程和一些统计数据。lsof……检索当前用户拥有的nvidia GPU的所有进程的列表，并且ps -p…显示这些进程的ps结果。Ps f显示子/父进程关系/层次结构的良好格式，-o指定自定义格式。这个类似于ps u，但添加了进程组ID并删除了一些其他字段。
这与nvidia-smi相比的一个优点是，它将显示使用GPU的主进程以及进程分叉。
但是，它的一个缺点是它仅限于执行该命令的用户拥有的进程。为了将其开放给任何用户拥有的所有进程，我在lsof之前添加了一个sudo。
最后，我将它与手表结合起来，以获得持续的更新。所以，在最后，它看起来像:
watch -n 0.1 'ps f -o user,pgrp,pid,pcpu,pmem,start,time,command -p `sudo lsof -n -w -t /dev/nvidia*`'
它的输出如下:
Every 0.1s: ps f -o user,pgrp,pid,pcpu,pmem,start,time,command -p `sudo lsof -n -w -t /dev/nvi... Mon Jun 6 14:03:20 2016
USER PGRP PID %CPU %MEM STARTED TIME COMMAND
grisait+ 27294 50934 0.0 0.1 Jun 02 00:01:40 /opt/google/chrome/chrome --type=gpu-process --channel=50877.0.2015482623
grisait+ 27294 50941 0.0 0.0 Jun 02 00:00:00 \_ /opt/google/chrome/chrome --type=gpu-broker
grisait+ 53596 53596 36.6 1.1 13:47:06 00:05:57 python -u process_examples.py
grisait+ 53596 33428 6.9 0.5 14:02:09 00:00:04 \_ python -u process_examples.py
grisait+ 53596 33773 7.5 0.5 14:02:19 00:00:04 \_ python -u process_examples.py
grisait+ 53596 34174 5.0 0.5 14:02:30 00:00:02 \_ python -u process_examples.py
grisait+ 28205 28205 905 1.5 13:30:39 04:56:09 python -u train.py
grisait+ 28205 28387 5.8 0.4 13:30:49 00:01:53 \_ python -u train.py
grisait+ 28205 28388 5.3 0.4 13:30:49 00:01:45 \_ python -u train.py
grisait+ 28205 28389 4.5 0.4 13:30:49 00:01:29 \_ python -u train.py
grisait+ 28205 28390 4.5 0.4 13:30:49 00:01:28 \_ python -u train.py
grisait+ 28205 28391 4.8 0.4 13:30:49 00:01:34 \_ python -u train.py
在Linux Mint和Ubuntu中，你可以尝试"nvidia-smi——loop=1"
