GPU占用率查看:
方法一:任务管理器
如图,GPU0和GPU1的占用率如下显示。
方法二:GPU-Z软件
下面两个GPU,上面是GPU0,下面是GPU1
sensors会话框里的GPU Load就是占用率
大家可以查看GPU0和GPU1的使用与否和使用率
方法三:终端查看
在运行中输入cmd,打开终端
输入cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
回车
输入nvidia-smi
输出为
其中GPU下的0和1 指不同GPU,Memory-Usage为占用率
为了实时查看,可以输入nvidia-smi.exe -l 3
这样就可以每3秒刷新一次,实时显示了。
指定GPU运行程序方法:
第一步:
在程序里写出指定GPU(有两种分配方法):
1、
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘0’
这样就指定在GPU0下运行程序,如果要指定多个,可以写成os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘0’,‘1’
2、(需得是tensorflow)
import tensorflow as tf tf.device('/gpu=0')
这样就指定在GPU0下运行程序,如果要指定GPU利用率,就添加如下代码:
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.3) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
意思是在GPU0下以30%利用率运行程序(实际会偏高一点,但会有控制效果)
第二步:
打开新的console,分别在不同console下用不同GPU运行,实现两个程序同时跑。
注意:如果程序不大,也可以在新的console下用同一个GPU运行程序,具体的视GPU占用率而定。