NVIDIA GPU状态概览 | AI生成和翻译
概览
这是 nvidia-smi 命令的输出结果，该工具用于监控和管理 Linux 系统（根据路径判断，此处应为 Ubuntu 或类似发行版）上的 NVIDIA GPU。它提供了 GPU 状态的快照，包括硬件详情、利用率、功耗、内存使用情况以及活跃进程。该命令于 2025 年 10 月 7 日凌晨 3:16:58 在 nanoGPT 项目（一个基于 PyTorch 的热门 GPT 训练代码库）相关目录中执行。
输出内容分为三个主要部分：包含软件版本的头部信息、概括 GPU 当前状态的表格，以及使用 GPU 的进程表格。下面将逐步解析。
头部信息
2025年10月7日 周二 03:16:58
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.247.12 驱动程序版本: 535.247.12 CUDA 版本: 12.2 |
- 时间戳：命令执行时间。
- NVIDIA-SMI 版本：535.247.12（工具自身版本）。
- 驱动程序版本：535.247.12（系统安装的 NVIDIA 内核驱动程序版本）。
- CUDA 版本：12.2（用于 GPU 加速计算的 CUDA 工具包版本，如 PyTorch 或 TensorFlow）。
该配置兼容现代机器学习工作负载，例如在 nanoGPT 中训练模型。
GPU 状态表格
此表格显示了检测到的单个 GPU（索引 0）的详细信息。表格列包含硬件 ID、显示状态、错误校正以及实时指标。
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU 名称 Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| 风扇 温度 性能 功耗:使用/上限| 内存-使用率 | GPU-利用率 计算模式 |
| | | MIG 模式 |
|=========================================+======================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce RTX 4070 开启 | 00000000:01:00.0 开启 | 无 |
| 32% 47℃ P2 74W / 215W | 3144MiB / 12282MiB | 2% 默认 |
| | | 无 |
- GPU 0：第一个（且唯一）GPU。
- 名称：NVIDIA GeForce RTX 4070（消费级 GPU，配备 12GB GDDR6X 显存，适用于游戏和机器学习训练）。
- Persistence-M：”开启”表示即使没有应用程序使用，GPU 驱动程序仍保持加载状态（减少应用程序启动延迟）。
- Bus-Id：00000000:01:00.0（PCIe 插槽地址；用于多 GPU 设置故障排除）。
- Disp.A：”开启”表示 GPU 正在驱动显示器（例如您的显示器）。
- Volatile Uncorr. ECC：无（内存错误校正码；消费级 GPU 如 4070 不支持/未启用）。
- 风扇：32% 转速（冷却风扇中等速度运行）。
- 温度：47℃（当前温度；安全范围，RTX 4070 最高可承受约 90℃）。
- 性能：P2（性能状态；P0 为最大加速，P8 为空闲——P2 为平衡的中等状态）。
- 功耗:使用/上限：74W 当前功耗，上限为 215W（低功耗，表示轻负载）。
- 内存-使用率：已使用 3144MiB，总计 12282MiB（约 3GB/12GB；约 26% 占用——有空间运行更大模型）。
- GPU-利用率：2%（核心利用率；非常低，表示 GPU 基本处于空闲状态）。
- 计算模式：默认（计算模式；允许多个进程共享 GPU）。
- MIG 模式：无（多实例 GPU 分区；此消费级显卡不可用）。
总体而言，您的 GPU 状态健康且负载较轻——可能仅处理桌面图形和一些后台任务。
进程表格
此表格列出了当前使用 GPU 内存或计算资源的所有进程。列包括 GPU 索引、进程 ID（此处 GI/CI 为无，因为它们用于高级多实例跟踪）、PID（进程 ID）、类型（G=图形，如渲染；C=计算，如机器学习训练）、进程名称和内存使用情况。
| 进程: |
| GPU GI CI 进程 ID 类型 进程名称 GPU 内存使用量 |
| ID ID |
|=======================================================================================|
| 0 无 无 2927 G /usr/lib/xorg/Xorg 814MiB |
| 0 无 无 3072 G /usr/bin/gnome-shell 158MiB |
| 0 无 无 24177 G firefox 235MiB |
| 0 无 无 213795 G /proc/self/exe 112MiB |
| 0 无 无 213796 G ...erProcess --variations-seed-version 96MiB |
| 0 无 无 232689 C python3.10 1708MiB |
- 2927 G /usr/lib/xorg/Xorg：814MiB——X11 显示服务器（处理图形桌面；因渲染占用较多资源）。
- 3072 G /usr/bin/gnome-shell：158MiB——GNOME 桌面环境（UI 效果和窗口管理）。
- 24177 G firefox：235MiB——Firefox 浏览器（用于网页渲染/视频的 GPU 加速）。
- 213795 G /proc/self/exe：112MiB——可能为浏览器渲染进程（自引用路径常见于沙盒化应用如 Chrome）。
- 213796 G …erProcess –variations-seed-version：96MiB——可能为 Chrome 渲染子进程（省略号隐藏完整路径；标志与功能实验相关）。
- 232689 C python3.10：1708MiB——处于计算模式的 Python 3.10 进程（这是主要占用者——可能是您的 nanoGPT 训练脚本或使用 PyTorch/CUDA 的 Jupyter 会话；占用约 1.7GB 显存）。
GPU 内存使用总量约 3.1GB，与之前的使用统计一致。Python 进程是此处的主要计算负载。
实用提示
- 如果在 nanoGPT 中训练模型，请关注高 GPU 利用率（>80%）和内存接近 12GB 的情况——若出现内存不足错误，可考虑调整批次大小。
- 运行
nvidia-smi -l 1可每秒实时更新状态。 - 终止进程命令：
kill <进程 ID>（例如若 Python 无响应时）。
此快照显示系统稳定、负载较低，已准备好执行 GPU 任务！