windows(包括CMD)查看GPU占用率以及GPU未执行原因

本文转载自：https://blog.csdn/weixin_41770169/article/details/80349088

1、CPU利用率

进行深度学习时，发现电脑CPU占用率太高，接近100%，磁盘有时也达到100%。怀疑没有用GPU进行训练。

任务管理器中只有CPU、内存、磁盘的占用率情况

2、查看GPU占用率

（1）打开cmd窗口（win+R，再输入cmd）

（2）在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe

（3）将文件拖入cmd窗口，就可以显示GPU信息。发现：GPU利用率很低，不到5%。

第一行是版本信息，第二行是标题栏，第三行就是具体显卡信息了。

GPU：编号，0

Name：显卡名，NVS 4200M

TCC/WDDM：WDDM

Fan：风扇转速，这里N/A，应该是没转

Temp：显卡温度，这里是66摄氏度

Perf：性能状态，congP0-P12，P0性能最大，P12最小，这里是P0

Pwr：能耗，Usage是使用量，Cap是总量

BusId：涉及GPU总线

Disp.A：表示GPU的显示是否已经初始化

Memory-Usage：显存使用率，这里才用很少，5%不到

CPU-Util：GPU利用率

Compute M：计算模式

 

（参考文章：https://blog.csdn/Cloudox_/article/details/78651637）

（4）用GPU-Z工具查看GPU使用情况：发现负载为0

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综合nvidia-smi.exe和GPU-Z发现GPU没有执行。

3、查看GPU没有执行的原因

>>> import tensorflow as tf
>>> sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
2018-05-17 15:25:30.744860: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device:1356] Found device 0 with properties:
name: NVS 4200M major: 2 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.62
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 1.00GiB freeMemory: 826.13MiB
2018-05-17 15:25:30.745094: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device:1406] <strong><span style="color:#ff0000;">Ignoring visible gpu device (device: 0, name: NVS 4200M, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.0.</span></strong>
2018-05-17 15:25:30.746883: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device:923] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2018-05-17 15:25:30.747687: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device:929]      0
2018-05-17 15:25:30.748385: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device:942] 0:   N
<strong><span style="color:#ff0000;">Device mapping: no known devices</span></strong>.
2018-05-17 15:25:30.750654: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\direct_session:284] Device mapping:

Ignoring visible gpu device (device: 0, name: NVS 4200M, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.0.
2018-05-17 15:25:30.746883: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device:923] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2018-05-17 15:25:30.747687: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device:929]      0
2018-05-17 15:25:30.748385: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device:942] 0:   N
Device mapping: no known devices.
2018-05-17 15:25:30.750654: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\direct_session:284] Device mapping:
信息提示：电脑gpu设备cuda计算能力为2.1，但gpu加速需要的最小cuda计算能力为3.0。

搜索查看https://blog.csdn/wyx100/article/details/78473732?locationnum=7&fps=1?%3E这篇文章也说到，cuda计算能力要达到3.0以上，才能进行gpu加速。否则会自动调用cpu进行计算。