- 11 Лютого, 2017
- Василіс Врініотис
- . 6 коментарі
Команда dstat є чудовим невеликим інструментом, який дозволяє отримати статистику ресурсів для вашого Linux-пристрою. Він має модульну архітектуру, що дозволяє розробляти додаткові плагіни, і він простий у використанні. Нещодавно я створював профіль глибокого навчання, розроблений за допомогою Keras і Tensorflow, і мені потрібна була детальна статистика про використання ЦП, жорсткого диска та графічного процесора. Перші два доступні «з коробки» через dstat, проте, наскільки я знаю, немає плагіна для моніторингу використання GPU для відеокарт NVIDIA.
На щастя, дуже легко написати плагін для python для dstat. Я вже надіслав запит на вилучення для офіційного репо, але оскільки нові версії виходять відносно рідко, ось деякі інструкції щодо налаштування dstat плагін використання графічного процесора NVIDIA на вашій коробці.
установка
Наступні команди перевірені в Ubuntu 16.04, і вони допоможуть вам встановити dstat, бібліотеку керування Python NVIDIA і мій плагін dstat nvidia:
sudo apt-get install dstat #install dstat sudo pip install nvidia-ml-py #install Python NVIDIA Management Library wget https://raw.githubusercontent.com/datumbox/dstat/master/plugins/dstat_nvidia_gpu.py sudo mv dstat_nvidia_gpu.py /usr/share/dstat/ #move file to the plugins directory of dstat
Щоб отримати всю статистику за замовчуванням разом із використанням графічного процесора (відсоток), введіть таку команду:
dstat -a --nvidia-gpu ----total-cpu-usage---- -dsk/total- -net/total- ---paging-- ---system-- gpu-u usr sys idl wai hiq siq| read writ| recv send| in out | int csw |total 2 1 96 0 0 0|5816k 15M| 0 0 | 0 0 | 45k 98k| 68 0 1 98 0 0 0| 57M 128k| 104B 902B| 0 0 | 42k 85k| 50 8 7 84 1 0 0| 152M 0 | 292B 448B| 0 0 | 52k 93k| 39 1 1 97 1 0 0| 111M 0 | 52B 374B| 0 0 | 51k 116k| 62 0 1 98 1 0 0| 129M 0 | 80B 416B| 0 0 | 43k 85k| 92 0 2 98 0 0 0| 0 0 | 52B 374B| 0 0 | 41k 83k| 81
Щоб отримати всю статистику використання для кожного GPU, скористайтеся такою командою:
dstat --nvidia-gpu -f -------------------------------------------gpu-usage-nvidia------------------------------------------ total gpu0 gpu1 gpu2 gpu3 gpu4 gpu5 gpu6 gpu7 gpu8 gpu9 gpu10 gpu11 gpu12 gpu13 gpu14 gpu15 19 23 22 21 21 20 22 23 25 15 18 16 16 16 18 16 14 18 21 20 18 22 21 21 22 21 15 15 14 14 14 15 16 13 10 14 9 13 8 9 11 9 12 9 9 10 10 8 7 9 9 18 20 22 19 21 20 21 21 22 14 15 14 15 14 15 15 15 20 24 22 23 24 25 22 22 22 16 16 16 16 16 16 18 16 15 21 18 19 18 17 17 16 18 14 13 13 14 13 12 11 11 20 24 22 22 24 25 23 24 22 16 18 16 14 17 17 17 15 19 29 18 23 21 22 21 20 21 18 16 16 18 14 14 17 17
Як це працює?
Плагін отримує кількість доступних графічних процесорів у системі та в 10 разів перевищує показники використання кожного графічного процесора. Сподіваємося, що багаторазова вибірка дасть більш гладкі показники, ніж одноразове вимірювання. Після цього він усереднює використання всіх графічних процесорів і повертає результати користувачеві. Вихідний код плагіна доступний тут.
Сподіваюся, вам сподобається, щасливого програмування на GPU! 🙂
- AI
- ai мистецтво
- AI арт генератор
- ai робот
- штучний інтелект
- сертифікація штучного інтелекту
- робот зі штучним інтелектом
- роботи зі штучним інтелектом
- програмне забезпечення для штучного інтелекту
- blockchain
- блокчейн конференція AI
- coingenius
- розмовний штучний інтелект
- крипто конференція ai
- dall's
- Датабокс
- глибоке навчання
- у вас є гугл
- навчання за допомогою машини
- plato
- платон ai
- Інформація про дані Платона
- Гра Платон
- PlatoData
- platogaming
- Програмування
- масштаб ai
- синтаксис
- зефірнет