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nvidia-smi 基本使用

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1. 什么是 nvidia-smi

nvidia-smi 全称是 NVIDIA System Management Interface，是 NVIDIA 提供的管理和监控 GPU 的接口。

nvidia-smi 调用的是 NVML。NVML 全称是 NVIDIA Management Library，提供了一组 C API，用于 NVIDIA GPU 监控和管理的库。

1.1 可查询的状态

  • ECC 错误计数
  • GPU 利用率
  • 活动计算进程
  • 时钟和 PState
  • 温度和风扇速度
  • 电源管理
  • 硬件识别

1.2 可修改的状态

  • ECC 模式
  • ECC 复位
  • 计算模式
  • 持久模式

2. nvidia-smi 字段含义

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nvidia-smi

+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.129.03             Driver Version: 535.129.03   CUDA Version: 12.2     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                      |               MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
|   0  NVIDIA A100-SXM4-80GB          On  | 00000000:27:00.0 Off |                    0 |
| N/A   32C    P0              65W / 400W |      4MiB / 81920MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |             Disabled |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  NVIDIA A100-SXM4-80GB          On  | 00000000:2A:00.0 Off |                    0 |
| N/A   29C    P0              63W / 400W |      4MiB / 81920MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |             Disabled |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
|   2  NVIDIA A100-SXM4-80GB          On  | 00000000:51:00.0 Off |                    0 |
| N/A   31C    P0              74W / 400W |  34221MiB / 81920MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |             Disabled |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
|   3  NVIDIA A100-SXM4-80GB          On  | 00000000:57:00.0 Off |                    0 |
| N/A   33C    P0              66W / 400W |      4MiB / 81920MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |             Disabled |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
|   4  NVIDIA A100-SXM4-80GB          On  | 00000000:9E:00.0 Off |                    0 |
| N/A   31C    P0              60W / 400W |      4MiB / 81920MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |             Disabled |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
|   5  NVIDIA A100-SXM4-80GB          On  | 00000000:A4:00.0 Off |                    0 |
| N/A   29C    P0              62W / 400W |      4MiB / 81920MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |             Disabled |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
|   6  NVIDIA A100-SXM4-80GB          On  | 00000000:C7:00.0 Off |                    0 |
| N/A   28C    P0              64W / 400W |      4MiB / 81920MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |             Disabled |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
|   7  NVIDIA A100-SXM4-80GB          On  | 00000000:CA:00.0 Off |                    0 |
| N/A   33C    P0              92W / 400W |      7MiB / 81920MiB |     72%      Default |
|                                         |                      |             Disabled |
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+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
|    2   N/A  N/A   3085965      C   /home/xxx/.conda/envs/chat/bin/python     34208MiB |
+---------------------------------------------------------------------------------------+
字段说明
NVIDIA-SMInvidia-smi 的版本号
Driver Version驱动版本号
CUDA VersionCUDA 版本号
GPUGPU 卡序号
GPU NameGPU 的名称和内存容量
Persistence-M持久模式是否启用。On 表示启用, Off 表示关闭。启用时 GPU 将保持最大性能状态
Bus-IdGPU 所在的 PCIe 总线地址
Disp.A显示器是否连接到 GPU 的输出端口。On 表示连接,Off 表示没有连接
Volatile Uncorr. ECC未 corrected 错误的易失性 ECC 内存错误计数。用于检测内存错误
Fan风扇速度, N/A 表示没有风扇或风扇速度读数
TempGPU 温度
Perf性能状态。P0 是最大性能状态, P8 是最小性能状态
PwrUsage/Cap: 当前功耗和功耗上限
Memory-Usage已用 GPU 显存/总 GPU 显存
GPU-UtilGPU 利用率
Compute M.计算模式。Default 是默认模式
MIG M.MIG(Multi-Instance GPU) 模式, 将一个物理 GPU 分成多个独立、隔离的实例。Disabled 表示未启用
字段说明
GPUGPU 设备的 ID
GIGlobal ID, 针对多 GPU 系统, 一个进程所有的 cuda context 的统一 ID
CICompute Instance ID, 属于同一个 GPU 进程内, 区分不同 cuda context 的 ID
PID进程 ID
Type进程类型, C 表示 CUDA 进程, G 表示 Graphics 进程
Process name进程名称
GPU Memory Usage该进程当前在 GPU 上占用的内存大小

3. 常用参数

  • nvidia-smi -l 定时刷新状态

每隔 5 秒刷新一次

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nvidia-smi -l 5
  • nvidia-smi -L 查看显卡型号
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nvidia-smi -L

GPU 0: NVIDIA A100-SXM4-80GB (UUID: GPU-x-8bff-5236-2111-x)
GPU 1: NVIDIA A100-SXM4-80GB (UUID: GPU-x-2a64-20a8-8c5b-x)
...
  • nvidia-smi -q 查看 GPU 的状态详情

可通过 -i 参数指定 GPU 序号，如果不指定，默认查询全部。

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nvidia-smi -q -i 0

==============NVSMI LOG==============
Driver Version                            : 535.129.03
CUDA Version                              : 12.2

Attached GPUs                             : 8
GPU 00000000:27:00.0
    Product Name                          : NVIDIA A100-SXM4-80GB
    Product Brand                         : NVIDIA
    Product Architecture                  : Ampere
    Display Mode                          : Enabled
    Display Active                        : Disabled
    Persistence Mode                      : Enabled
    Addressing Mode                       : None
    MIG Mode
        Current                           : Disabled
        Pending                           : Disabled
  • nvidia-smi -q -x 查询信息输出为 XML 格式
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nvidia-smi -q -i 0 -x
<?xml version="1.0" ?>
<!DOCTYPE nvidia_smi_log SYSTEM "nvsmi_device_v12.dtd">
<nvidia_smi_log>
	<driver_version>535.129.03</driver_version>
	<cuda_version>12.2</cuda_version>
	<attached_gpus>8</attached_gpus>
  ...
</nvidia_smi_log>
  • nvidia-smi --query-gpu=gpu_name --format=csv 查询指定字段信息

--query-gpu 参数可以指定要查询的信息，--format 参数可以指定输出格式。

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nvidia-smi --query-gpu=temperature.gpu,utilization.gpu,utilization.memory,memory.total --format=csv,noheader

32, 0 %, 0 %, 81920 MiB
30, 0 %, 0 %, 81920 MiB
31, 0 %, 0 %, 81920 MiB
49, 72 %, 47 %, 81920 MiB
31, 0 %, 0 %, 81920 MiB
28, 0 %, 0 %, 81920 MiB
28, 0 %, 0 %, 81920 MiB
30, 0 %, 0 %, 81920 MiB
  • nvidia-smi -q -d SUPPORTED_CLOCKS 查看 GPU 的时钟频率

通过 -i 参数指定 GPU 序号，如果不指定，则默认查询全部 GPU 的时钟频率。

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nvidia-smi -q -d SUPPORTED_CLOCKS -i 0

==============NVSMI LOG==============

Timestamp                                 : Thu Feb  1 14:33:03 2024
Driver Version                            : 535.129.03
CUDA Version                              : 12.2

Attached GPUs                             : 8
GPU 00000000:27:00.0
    Supported Clocks
        Memory                            : 1593 MHz
            Graphics                      : 1410 MHz
            Graphics                      : 1395 MHz
            Graphics                      : 1380 MHz
            Graphics                      : 1365 MHz
            Graphics                      : 1350 MHz
            Graphics                      : 1335 MHz
            Graphics                      : 1320 MHz

4. 常用子命令

  • nvidia-smi nvlink -s 查看 NVLink 网络状态
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nvidia-smi nvlink -s

GPU 0: NVIDIA A100-SXM4-80GB (UUID: GPU-d604695a-8bff-5236-2111-59cae59c2a48)
	 Link 0: 25 GB/s
	 Link 1: 25 GB/s
	 Link 2: 25 GB/s
	 Link 3: 25 GB/s
	 Link 4: 25 GB/s
	 Link 5: 25 GB/s
	 Link 6: 25 GB/s
	 Link 7: 25 GB/s
	 Link 8: 25 GB/s
	 Link 9: 25 GB/s
	 Link 10: 25 GB/s
	 Link 11: 25 GB/s
  • nvidia-smi topo -m 查看连接拓扑
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nvidia-smi topo -m

GPU0	GPU1	GPU2	GPU3	GPU4	GPU5	GPU6	GPU7	NIC0	CPU Affinity	NUMA Affinity	GPU NUMA ID
GPU0	 X 	NV12	NV12	NV12	NV12	NV12	NV12	NV12	SYS	0-31,64-95	0		N/A
GPU1	NV12	 X 	NV12	NV12	NV12	NV12	NV12	NV12	SYS	0-31,64-95	0		N/A
GPU2	NV12	NV12	 X 	NV12	NV12	NV12	NV12	NV12	SYS	0-31,64-95	0		N/A
GPU3	NV12	NV12	NV12	 X 	NV12	NV12	NV12	NV12	SYS	0-31,64-95	0		N/A
GPU4	NV12	NV12	NV12	NV12	 X 	NV12	NV12	NV12	SYS	32-63,96-127	1		N/A
GPU5	NV12	NV12	NV12	NV12	NV12	 X 	NV12	NV12	SYS	32-63,96-127	1		N/A
GPU6	NV12	NV12	NV12	NV12	NV12	NV12	 X 	NV12	SYS	32-63,96-127	1		N/A
GPU7	NV12	NV12	NV12	NV12	NV12	NV12	NV12	 X 	SYS	32-63,96-127	1		N/A
NIC0	SYS	SYS	SYS	SYS	SYS	SYS	SYS	SYS	 X

Legend:

  X    = Self
  SYS  = Connection traversing PCIe as well as the SMP interconnect between NUMA nodes (e.g., QPI/UPI)
  NODE = Connection traversing PCIe as well as the interconnect between PCIe Host Bridges within a NUMA node
  PHB  = Connection traversing PCIe as well as a PCIe Host Bridge (typically the CPU)
  PXB  = Connection traversing multiple PCIe bridges (without traversing the PCIe Host Bridge)
  PIX  = Connection traversing at most a single PCIe bridge
  NV#  = Connection traversing a bonded set of # NVLinks

NIC Legend:

  NIC0: mlx5_bond_0

NV12 表示有 12 根 NVLink，以每个 25 GB/s 的速率计算，这里 GPU 与 GPU 之间的互联速度达 300 GB/s。

5. 常用配置命令

  • 开启持久模式(已经被 nvidia-persistenced 守护进程替代)

可以通过 -i 参数指定 GPU 序号。

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nvidia-smi -pm 1

持久模式 persistence mode，即在没有应用使用 GPU 时，驱动也处于加载状态。

持久模式比较耗电，但如果有短生命周期的任务，使用持久模式能够缩短 GPU 程序的启动延时。

  • 开启 ECC 模式，重启生效

可以通过 -i 参数指定 GPU 序号。

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nvidia-smi -e 1

如果关闭，使用 -e 0，需要重启才能生效。

需要注意的是开启 ECC 之后，虽然能够避免内存错误，但是会损失 15-25% 的性能，同时显存也会减少一部分。

  • 设置计算模式

一共有三种计算模式：0/Default 多个进程共享，会有竞争和等待；2/Prohibited 禁用显卡；3/Exclusive 进程独占

nvidia-smi -c 0

6. 常见异常处理

6.1 容器中执行 nvidia-smi 报错

  • 错误信息
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CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 36: API call is not supported in the installed CUDA driver
  • 解决方式

设置环境变量

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LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/lib/x86_64-linux-gnu:/usr/local/nvidia/lib
  • 原因

容器中的 cuda 版本比较旧，cuda.so 匹配不上驱动，通过上面的 LD_LIBRARY_PATH 环境变量绕过旧版本的驱动。

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