Advertisement

nvml_fix: 解决 nVidia NVML 库中的烦人错误,让 nvidia-smi 再次运行!

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
nvml_fix是一款专为解决nVidia NVML库问题而设计的工具,旨在修复导致nvidia-smi命令无法正常工作的各种错误,确保GPU监控与管理功能的顺利进行。 解决nVidia Linux驱动程序中的错误需要理解其基本原理。以前只需输入`nvidia-smi`命令就能查看GeForce GPU的信息,但现在最近的驱动版本中大部分输出显示为“N/A”。这是因为nVidia不再支持通过该工具查询某些系列的GPU信息。然而,问题实际上出在nVidia管理库(NVML)上,它错误地报告这些GPU不受支持。 这个解决方案是在使用NVML的各种程序和实际的NVML库之间插入一个垫片层。每当从NVML请求设备句柄时,该垫片会先修改内部“支持”标志的状态,然后再将句柄返回给调用者。这样一来,在后续通过句柄访问信息的时候,NVML能够正确地识别到这个设备是受支持的,并正常提供所需的信息。 这种方法有效地解决了由于错误报告导致的问题,使得原本不被识别为支持状态的GPU可以正常使用相关工具和库进行查询与管理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • nvml_fix: nVidia NVML nvidia-smi
    优质
    nvml_fix是一款专为解决nVidia NVML库问题而设计的工具,旨在修复导致nvidia-smi命令无法正常工作的各种错误,确保GPU监控与管理功能的顺利进行。 解决nVidia Linux驱动程序中的错误需要理解其基本原理。以前只需输入`nvidia-smi`命令就能查看GeForce GPU的信息,但现在最近的驱动版本中大部分输出显示为“N/A”。这是因为nVidia不再支持通过该工具查询某些系列的GPU信息。然而,问题实际上出在nVidia管理库(NVML)上,它错误地报告这些GPU不受支持。 这个解决方案是在使用NVML的各种程序和实际的NVML库之间插入一个垫片层。每当从NVML请求设备句柄时,该垫片会先修改内部“支持”标志的状态,然后再将句柄返回给调用者。这样一来,在后续通过句柄访问信息的时候,NVML能够正确地识别到这个设备是受支持的,并正常提供所需的信息。 这种方法有效地解决了由于错误报告导致的问题,使得原本不被识别为支持状态的GPU可以正常使用相关工具和库进行查询与管理。
  • NVIDIA-GPU-Monitor:利用nvidia-smi监控NVIDIA GPU使用率
    优质
    NVIDIA-GPU-Monitor是一款基于nvidia-smi工具开发的应用程序,专注于实时监测和分析NVIDIA GPU的性能指标及使用情况。 Nvidia GPU监视器使用nvidia-smi帮助监控Nvidia GPU的利用率。 安装及使用方法如下: - 使用npm: ``` $ npm install --save nvidia-gpu-monitor ``` - 使用yarn: ``` $ yarn add nvidia-gpu-monitor ```
  • NVIDIA-HTOP:增强NVIDIA-SMI输出工具
    优质
    NVIDIA-HTOP是一款专为优化和监控高性能计算环境设计的工具,它在原有的NVIDIA-SMI基础上进行了功能扩展与强化。通过提供更详尽、实时的GPU运行状态信息,该工具极大地便利了系统管理员及开发者对复杂计算任务进行有效追踪和调试。 nvidia-htop 是一个用于丰富 nvidia-smi 输出的工具。 安装方法: ``` pip3 install nvidia-htop ``` 此工具自 2021 年以来一直在 PyPi 上,提供简便的安装方式。 使用时可以通过以下命令查看 GPU 使用率及每个占用 GPU 的进程的相关 CPU 统计信息: ``` nvidia-htop.py [-l [length]] ``` -l 或 --command-length 参数可以设置显示更长的部分命令行。如果提供了长度值,则会以此作为命令行的长度。
  • Zabbix NVIDIA SMI Multi-GPU:基于nvidia-smiZabbix模板,在Windows和Linux上使用。
    优质
    本Zabbix模板利用NVIDIA SMI监控多GPU性能,适用于Windows及Linux系统,为IT管理员提供详尽的GPU状态与健康信息。 zabbix-nvidia-smi-multi-gpu 是一个使用 nvidia-smi 的 Zabbix 模板,在 Windows 和 Linux 系统的多 GPU 上运行。其主要特性包括: - 所有图形卡的低级发现项目原型:风扇转速总计,可用和已用内存功率以十瓦为单位(数十瓦),适合用于监控。 - 温度利用率 - 图形中包含风扇速度、功率消耗和温度的原型图 - 在不同 GPU 温度下设置触发器 在 Windows 上使用时: 将文件 userparameter_nvidia-smi.conf.windows 的内容添加到您的 zabbix_agentd.conf 文件中。
  • 摆脱JavaScript提示
    优质
    本文将介绍如何有效地识别和解决编程过程中遇到的各种JavaScript错误,帮助开发者告别恼人的bug提示,提高开发效率。 为了美观,许多网页设计师会在网站上添加JavaScript脚本或使用它来实现其他功能。然而,在浏览这些页面时可能会遇到错误提示,这让人感到烦恼。要解决这个问题,请按照以下步骤操作:点击浏览器菜单栏中的“工具”→选择“Internet选项”→进入“高级”设置,并取消勾选其中的“显示每个脚本错误的提示”。这样就可以避免那些讨厌的JavaScript出错信息了。
  • Python-GPUtil:一个利用nvidia-smiNVIDIA GPU获取GPU状态Python模块
    优质
    Python-GPUtil是一款专为开发者设计的Python库,能够通过读取nvidia-smi数据来监测并管理NVIDIA GPU的状态和性能。 一个Python模块,用于通过nvidia-smi以编程方式从NVIDIA GPU获取GPU状态。
  • Python安装后初遇到(0xc000007b)方案
    优质
    本文提供了解决Python首次运行时出现错误代码0xc000007b的方法和步骤,帮助用户顺利解决兼容性问题并正常使用Python环境。 最近在安装完Python后运行发现居然报错了,错误代码是0xc000007b。经过查找得知是因为首次安装Python缺少VC++库导致的问题。下面通过这篇文章来了解一下如何解决这个问题吧。
  • Python安装后初遇到(0xc000007b)办法
    优质
    当您在Windows系统上首次运行新安装的Python时遭遇错误代码0xc000007b,本文提供详尽解决方案,帮助您顺利解决问题。 错误提示如下: 实际上这是一个常见的系统报错问题,由于缺少VC++库导致。 我安装的是Python 3.5.2版本,这个版本需要的VC版本是2015版,请下载Microsoft Visual C++ 2015并进行安装。 安装完成后发现就正常了。 总结 通过以上的方法就能轻松解决首次安装Python后运行报错的问题。希望本段落的内容对同样遇到这个问题的朋友有所帮助,如果有疑问欢迎留言交流,我会尽快回复大家。
  • IntelliJ IDEATomcat时方案
    优质
    本文介绍了在使用IntelliJ IDEA集成开发环境运行Tomcat服务器过程中常见的问题及其对应的解决办法。 本段落主要介绍了在IntelliJ IDE运行Tomcat时遇到“Unable to ping server at localhost:1099”错误的解决方法,供需要的朋友参考。
  • 利用NVIDIA GPU通过Nvidia-Docker构建和Docker容器.zip
    优质
    本资料深入讲解了如何使用NVIDIA GPU以及Nvidia-Docker技术来高效地构建与运行Docker容器,适用于需要进行高性能计算或图形处理的学习者和技术人员。 Nvidia-docker 是一个利用 NVIDIA GPU 构建和运行 Docker 容器的实用程序。完整的文档和常见问题可以在存储库的 wiki 中找到。 快速入门指南: 确保你已经安装了适用于你的发行版版本的 NVIDIA 驱动程序和支持的 Docker 版本。