问题遇到的现象和发生背景
看不到GPU的能耗情况
问题相关代码，请勿粘贴截图
运行结果及报错内容
我的解答思路和尝试过的方法
我想要达到的结果
显示能耗，pwr这一栏
利用gpu进行训练时，利用nvidia-smi指令看不到能耗情况
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- 2022-10-07 21:33回答 2 已采纳 你可以认为nvidia的是显卡驱动支持安装最高的cuda版本，nvcc才是你的cuda版本。另外还有一个就是看下默认安装路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing
- 2023-03-13 16:48回答 2 已采纳 如果在 Linux 上使用 nvidia-smi 命令时出现“Internal error”错误，可能是由于以下原因之一：1、NVIDIA 驱动程序未正确安装或已损坏。请尝试重新安装 NVIDIA 驱
- 2020-04-28 10:03回答 1 已采纳 笔记本的显示卡散热不行，显存也小，所以不稳定。建议你找桌面GTX1060/1660以上的卡来测试。
- 2024-10-01 11:19从善若水的博客 当前各行各业都离不开GPU的加持，随着6G的研究进展，未来6G会是一个技术大融合的系统，其中就包括算力网络、AI、通信感知等对算力需求比较大的服务。下面我们学习一下GPU的管理和监控方法。
- 2023-01-05 21:47回答 1 已采纳 望采纳！！点击回答右侧采纳即可采纳！！！问题一：通常是由于您的系统中缺少必要的 Nvidia 驱动程序或 cuda 库造成的。 您可以尝试运行以下命令来安装需要的库： sudo apt-get upd
- 2022-04-01 17:23回答 1 已采纳 检查tensorflow cuda cudnn版本是否对应
- 2022-01-15 21:21回答 2 已采纳 解决了，既然锁定问题出在显卡上，在坚信不是硬件问题的前提下，只能一遍一遍换驱动版本。 刚开始用的最早的驱动版本是11.3，pytorch支持的另一个cuda版本10.2 nvidia官网不支持wind
- 2024-08-09 16:56马行处的博客 Fan：显示风扇转速，数值在0...Volatile GPU-Util：浮动的GPU利用率；命令行参数-n后边跟的是执行命令的周期，以s为单位。Temp：显卡内部的温度，单位是摄氏度；Bus-Id：涉及GPU总线的相关信息；Compute M：计算模式；
- 2023-01-07 16:42回答 1 已采纳 你好，缺少 libnvidia-ml.so.1 这个文件可能是因为你的 NVIDIA 驱动程序版本过低或者没有安装 NVIDIA 的 GPU 监控库。 你可以尝试升级 NVIDIA 驱动程序或者安装
- 2022-04-12 16:34回答 1 已采纳 降低batchsize的大小，例如8 16
- 2022-08-13 16:38回答 1 已采纳 楼主，我没太搞明白的是你到底是gpu训练还是cpu训练？还有你的batch_size是多少？数据增加后有变化batch_size吗？还有你有观察内存和虚存吗？目前看你的内存有点差啊，虽然gpu运算中主
- 2023-01-27 01:31小锋学长生活大爆炸的博客 import pynvml pynvml.nvmlInit() handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) powerusage = pynvml.nvmlDeviceGetPowerUsage(handle) / 1000 这个方法获取的值，跟使用“nvidia-smi”指令得到的是一样的。...
- 2022-04-12 15:51回答 2 已采纳 1 batchsize调到8 也是一样的报错。2 训练前我用nvidia-smi查看GPU显存，已使用0.121G（总共6G），一旦开始训练已使用显存数据就开始上升，最终到5.359G后程
- 2024-03-21 15:31思考加油站的博客 上传项目文件到超算，安装conda后，超算平台本身没有GPU，用sinfo查看后，如何调用GPU来运行项目？那就需要slurm作业调度系统来提交作业（其实就是提交项目，让他调用GPU来运行项目）
- 2024-01-08 13:29whaosoft143的博客 作者在 MMLU 任务上对该模型进行评估，结果如下图所示，在参数量大幅减少的情况下，LiteLlama-460M-1T 仍能取得与其他模型相媲美或更好的成绩。此外，研究者在预训练期间跟踪了 TinyLlama 在常识推理基准上的准确率...
- 2023-07-06 01:53gasgrge的博客 7b模型的地址，本地路径/root/vicuna-7b/vicuna-7b-delta-v11（lmsys/vicuna-7b-delta-v1.1意思是联网下载vicuna-7b-delta-v1.1）export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.6/bin 将/usr/local/cuda-11.6/bin添加到环境...
- 2023-11-08 00:30林聪木的博客 目录 各种常见的XPU GPU多卡并行训练 为什么要使用多GPU并行训练 常见的多GPU训练方法： 误差梯度如何在不同设备之间通信？ BN如何在不同设备之间同步？ 两种GPU训练方法：DataParallel 和 DistributedDataParallel...
- 2023-04-13 00:11哲萌的博客 概述如何机子攒一台配置不错价格不高的深度学习丐版服务器
- 2022-06-26 13:56[山青花欲燃]的博客 最好Linux命令查看Linux服务器内存、CPU、显卡、硬盘使用情况
- 2023-06-19 11:21
LUT-GEMM: Quantized Matrix Multiplication based on LUTs for Efficient Inference in Large-Scale Gener我想静静，的博客 BCQ格式(不需要对训练代码和模型结构进行大量修改的量化激活[24,52])也可以通过基于lut的方法实现。例如，对于中的每3个元素{1，2，3}，我们可以预先计算 8 = 2 3 8=2^3 8=23个可能的值，如表1所示，并将这些值存储... - 没有解决我的问题, 去提问
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