如何用Python实现nvidia-smi详解（二）的功能？
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如何用Python实现nvidia-smi详解的功能？
最近在研究NVIDIA GPU相关的东西， 之前写过一篇关于nvidia-smi的详解，但是那篇文章主要是基于命令行的操作。这次我想深入了解一下如何使用Python来实现类似的功能。
准备工作
先说说我们需要安装一个Python库：nvidia-ml-py。这个库提供了对NVIDIA GPU的管理和监控功能。我们可以使用pip来安装它：python3 -m pip install nvidia-ml-py，搞一下...
安装完成后我们就可以开始编写Python代码了。
获取GPU信息
先说说 我们需要初始化NVML库：nvmlInit，划水。
然后我们可以获取GPU的数量：deviceCo 呵... unt = nvmlDeviceGetCount
接下来我们可以遍历每个GPU，并获取其信息：
for i in range: handle = nvmlD 补救一下。 eviceGetHandleByIndex print}")
输出后来啊：Device 0 : NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti，不忍直视。
获取GPU利用率
我们可以获取GPU的利用率，包括GPU利用率和内存利用率：，在理。
info = nvmlDeviceGetUtilizationRates print print，差点意思。
输出后来啊：UtilizationRates Gpu: 1 内卷... % UtilizationRates Memory: 17%
我们可以获取GPU的内存信息，包括总内存、空闲内存和已用内存：，掉链子。
离了大谱。 info = nvmlDeviceGetMemoryInfo print print print
输出后来啊：Total memory: 8585740288 MiB
Free memory: 6701080576 MiB
Used memory: 1884659712 MiB
我们可以获取GPU上运行的进程信息，包括进程ID、使用的GPU内存等：，哎，对！
info = nvmlDeviceGetComputeRunningProcesses
for index, item in enumerate:
print}")
输出后来啊：0 : {'pid': 1716, 'usedGpuMemory': None, 'gpuInstan 掉链子。 ceId': 4294967295, 'computeInstanceId': 4294967295} ,name:
| NVIDIA GPU型号 | 显存容量 | CUDA核心数 |
|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti | 8GB | 4352 |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 | 12GB | 5888 |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 | 16GB | 9728 |
其他信息
我们还可以获取其他一些信息，比如GPU的温度、功耗等：
temperaturegpu = nvmlDeviceGetTemperature print powerusage = nvmlDeviceGetPowerUsage print，我是深有体会。
nvidia-ml-py库还提供了很多其他的功能，比如控制GPU的功耗、设置GPU的时钟频率等。这些功能可以根据具体的需求来使用，让我们一起...。
其实写的比较简单， 只是摘取了我觉得日常会用的一些信息，还有很多其他函数，可以在pynvml.py 文件里边查看获取。或者 NVIDIA GPU等网站查看自己需要的一些信息， 这东西... 样例等。这半年其实一直没怎写， 日常工作也比较无聊，开始研究srs,以及一些pyton脚本的编写，希望把文章抓起来多写一些。
nvidia-smi Python接口
精神内耗。 再说说附上完整的代码： from pynvml import * import psutil
def getprocessnamebypid: try: return psutil.Process.name except: return None
nvmlInit
nvmlShutdown
希望这篇文章能够帮助到大家了解如何使用Python来实现nvidia-smi的功能。如果有任何问题或建议，请随时留言，妥妥的！。
如何用Python实现nvidia-smi详解的功能？
最近在研究NVIDIA GPU相关的东西， 之前写过一篇关于nvidia-smi的详解，但是那篇文章主要是基于命令行的操作。这次我想深入了解一下如何使用Python来实现类似的功能。
准备工作
先说说我们需要安装一个Python库：nvidia-ml-py。这个库提供了对NVIDIA GPU的管理和监控功能。我们可以使用pip来安装它：python3 -m pip install nvidia-ml-py，搞一下...
安装完成后我们就可以开始编写Python代码了。
获取GPU信息
先说说 我们需要初始化NVML库：nvmlInit，划水。
然后我们可以获取GPU的数量：deviceCo 呵... unt = nvmlDeviceGetCount
接下来我们可以遍历每个GPU，并获取其信息：
for i in range: handle = nvmlD 补救一下。 eviceGetHandleByIndex print}")
输出后来啊：Device 0 : NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti，不忍直视。
获取GPU利用率
我们可以获取GPU的利用率，包括GPU利用率和内存利用率：，在理。
info = nvmlDeviceGetUtilizationRates print print，差点意思。
输出后来啊：UtilizationRates Gpu: 1 内卷... % UtilizationRates Memory: 17%
我们可以获取GPU的内存信息，包括总内存、空闲内存和已用内存：，掉链子。
离了大谱。 info = nvmlDeviceGetMemoryInfo print print print
输出后来啊：Total memory: 8585740288 MiB
Free memory: 6701080576 MiB
Used memory: 1884659712 MiB
我们可以获取GPU上运行的进程信息，包括进程ID、使用的GPU内存等：，哎，对！
info = nvmlDeviceGetComputeRunningProcesses
for index, item in enumerate:
print}")
输出后来啊：0 : {'pid': 1716, 'usedGpuMemory': None, 'gpuInstan 掉链子。 ceId': 4294967295, 'computeInstanceId': 4294967295} ,name:
| NVIDIA GPU型号 | 显存容量 | CUDA核心数 |
|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti | 8GB | 4352 |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 | 12GB | 5888 |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 | 16GB | 9728 |
其他信息
我们还可以获取其他一些信息，比如GPU的温度、功耗等：
temperaturegpu = nvmlDeviceGetTemperature print powerusage = nvmlDeviceGetPowerUsage print，我是深有体会。
nvidia-ml-py库还提供了很多其他的功能，比如控制GPU的功耗、设置GPU的时钟频率等。这些功能可以根据具体的需求来使用，让我们一起...。
其实写的比较简单， 只是摘取了我觉得日常会用的一些信息，还有很多其他函数，可以在pynvml.py 文件里边查看获取。或者 NVIDIA GPU等网站查看自己需要的一些信息， 这东西... 样例等。这半年其实一直没怎写， 日常工作也比较无聊，开始研究srs,以及一些pyton脚本的编写，希望把文章抓起来多写一些。
nvidia-smi Python接口
精神内耗。 再说说附上完整的代码： from pynvml import * import psutil
def getprocessnamebypid: try: return psutil.Process.name except: return None
nvmlInit
nvmlShutdown
希望这篇文章能够帮助到大家了解如何使用Python来实现nvidia-smi的功能。如果有任何问题或建议，请随时留言，妥妥的！。