¿Cómo medir el uso de GPU?

El uso del comando top en el terminal enumera los procesos, ordenados por su uso de la CPU (y puede cambiarlo para ordenar por otro parámetro)

¿Hay un equivalente para la GPU?

Este compañero está preguntando acerca de la memoria RAM utilizada por GPU

  • Para las GPU de Nvidia existe una herramienta nvidia-smi que puede mostrar el uso de la memoria, la utilización de la GPU y la temperatura de la GPU.
  • Para las GPU de Intel puedes usar las herramientas intel-gpu .
  • AMD tiene dos opciones

    1. fglrx (controladores de código cerrado):

       aticonfig --odgc --odgt 
    2. Y para mesa (controladores de código abierto), puedes usar RadeonTop Instalar a través del centro de software .

Fuente: monitoreo de uso de GPU

Nvidia: para actualizar continuamente la salida de nvidia-smi , puede usar nvidia-smi --loop=1 (intervalo de actualización de 1 segundo) o nvidia-smi --loop-ms=1000 (intervalo de actualización de 1000 milisegundos).

  -l SEC, --loop=SEC Continuously report query data at the specified interval, rather than the default of just once. The application will sleep in-between queries. Note that on Linux ECC error or XID error events will print out during the sleep period if the -x flag was not specified. Pressing Ctrl+C at any time will abort the loop, which will otherwise run indef‐ initely. If no argument is specified for the -l form a default inter‐ val of 5 seconds is used. -lms ms, --loop-ms=ms Same as -l,--loop but in milliseconds. 

Para tu información:

  • ¿Cómo registrar la carga de GPU?
  • La utilización de GPU es N / A cuando se utiliza nvidia-smi

Puede usar gpustat , que es un simple script de línea de comandos (envoltorio para nvidia-smi) para consultar y monitorear el estado de la GPU:

introduzca la descripción de la imagen aquí

Puede utilizar las miradas del progtwig de supervisión con su complemento de supervisión de GPU :

  • fuente abierta
  • para instalar: sudo apt-get install -y python-pip; sudo pip install glances[gpu] sudo apt-get install -y python-pip; sudo pip install glances[gpu]
  • para lanzar: sudo glances

introduzca la descripción de la imagen aquí

También supervisa la CPU, la E / S del disco, el espacio en disco, la red y algunas otras cosas:

introduzca la descripción de la imagen aquí

Para Intel:

  1. Instale intel-gpu-tools (es probable que ya estén instaladas)

     sudo apt-get install intel-gpu-tools 
  2. Comience la top como utilidad con

     sudo intel_gpu_top 
  3. Compruebe sus estadísticas y luego salga con Ctrl + C

Eso es lo que obtienes:

introduzca la descripción de la imagen aquí

Gracias @Mitch! 🙂

Yo uso el siguiente comando:

 nvidia-smi -l 2 

Y me da actualizaciones cada 2 segundos.

Se ve como esto

O

 watch -n0.1 "nvidia-settings -q GPUUtilization -q useddedicatedgpumemory" 

Y en AMD, usa:

 aticonfig --odgc --odgt 

introduzca la descripción de la imagen aquí

Narigón

Me gusta usar conky como un monitor en tiempo real para CPU y GPU.

Intel i7-6700HQ iGPU HD 530

En este caso, he arrancado utilizando la GPU integrada en lugar de la nVidia GTX 970M:

Intel GPU.gif

El código conky adapta dependiendo de si se arranca con prime-select intel o prime-select nvidia :

nVidia GPU GTX 970M

En este caso, he arrancado usando la nVidia GTX 970M en lugar de la GPU integrada:

nVidia GPU.GIF


Código conky

El código conky fue modificado recientemente para detectar automáticamente la GPU. Ahora no tiene que ser modificado manualmente cuando se reinicia a una GPU diferente:

 #------------+ # Intel iGPU | #------------+ ${color orange}${hr 1}${if_existing /sys/class/drm/card0/gt_cur_freq_mhz} ${color2}${voffset 5}Intel® Skylake GT2 HD 530 iGPU @${alignr}${color green} ${execpi .001 (cat /sys/class/drm/card0/gt_cur_freq_mhz)} MHz ${color}${goto 13}Min. Freq:${goto 120}${color green}${execpi .001 (cat /sys/class/drm/card0/gt_min_freq_mhz)} MHz${color}${goto 210}Max. Freq:${alignr}${color green}${execpi .001 (cat /sys/class/drm/card0/gt_max_freq_mhz)} MHz ${color orange}${hr 1}${else} #------------+ # Nvidia GPU | #------------+ #${color orange}${hr 1}${if_match "${lsmod | grep nvidia_uvm}">""} ${color2}${voffset 5}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=gpu_name --format=csv,noheader)} ${color1}@ ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=clocks.sm --format=csv,noheader)} ${alignr}${color1}Temp: ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=temperature.gpu --format=csv,noheader)}°C ${color1}${voffset 5}Ver: ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader)} ${color1} P-State: ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=pstate --format=csv,noheader)} ${alignr}${color1}BIOS: ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=vbios_version --format=csv,noheader)} ${color1}${voffset 5}GPU:${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu --format=csv,noheader)} ${color1}Ram:${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=utilization.memory --format=csv,noheader)} ${color1}Pwr:${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=power.draw --format=csv,noheader)} ${alignr}${color1}Freq: ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=clocks.mem --format=csv,noheader)} ${color orange}${hr 1}${endif} 
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