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我正在尝试执行一些 CUDA 代码，这些代码恰好具有一些 NVML 库函数，例如 nvmlSystemGetDriverVersion。但是，当我尝试编译代码时，它显示 nvml.h 未找到。我应该如何在我的系统上安装 NVML，因为它似乎不存在 nvml.h？

我了解到 nvidia-smi -ac 可用于更改 GPU 内核和内存的时钟频率。nvidia-smi 是基于 NVML 库构建的吗？自从我检查了文档以来，它在 NVML 中的等价物是什么

http://cyber.sibsutis.ru:82/GPGPU/sdk/CUDA_TOOLKIT/nvml.pdf

但只能看到用于获取时钟速率值而不是设置它们的 API？

谢谢

我一直在使用 NVML 库来获取 Rodinia 基准套件的图形和内存利用率值。我观察到，对于不同的频率，同一应用程序的利用率显示出不同的值。从 wiki 链接http://en.wikipedia.org/wiki/CPU_usage看来，它似乎没有考虑到内存、分支等各种停顿。在一个时间间隔内，这种利用率到底是什么？以及它的值如何随着频率的变化而变化。

谢谢

最近有同事需要使用NVML查询设备信息，于是下载了Tesla开发包3.304.5，将文件nvml.h复制到/usr/include。为了测试，我在 tdk_3.304.5/nvml/example 中编译了示例代码，它运行良好。

一个周末，系统发生了一些变化（我无法确定发生了什么变化，而且我不是唯一可以访问机器的人），现在任何使用 nvml.h 的代码（例如示例代码）都失败并出现以下错误：

但是，我仍然可以运行 nvidia-smi 并读取有关我的 K20m 状态的信息，据我所知，nvidia-smi 只是对 nvml.h 的一组调用。我收到的错误消息有点神秘，但我相信它告诉我 nvidia-ml.so 文件需要与我在系统上安装的 Tesla 驱动程序相匹配。为了确保一切正确，我重新下载了 CUDA 5.0 并安装了驱动程序、CUDA 运行时和测试文件。我确信 nvidia-ml.so 文件与驱动程序匹配（两者都是 304.54），所以我很困惑可能出了什么问题。我可以使用 nvcc 编译和运行测试代码，也可以运行我自己的 CUDA 代码，只要它不包含 nvml.h。

有没有人遇到过这个错误或者有任何关于纠正这个问题的想法？

编辑：解决方案是删除所有额外的 libnvidia-ml.so 实例。出于某种原因，他们有很多。

我正在使用 NVML 函数 nvmlDeviceGetPowerUsage() 运行应用程序。
问题是我在 TESLA M2050 上运行的不同应用程序总是得到相同的数字。
有什么建议么？

我的机器有 nvidia Tesla K20m gpu。我想知道 gpu 利用率、内存利用率、温度和风扇速度。所以我使用nvidia-smi来了解细节。Nvidia-smi 日志如下

怎么知道风扇转速。有没有插件？谁能帮我？

我的 cuda 项目测试需要 gpu 信息。

我正在使用 nvml 库，并且成功获取了温度信息。但是，nvml 在 nvmlDeviceGetUtilizationRates() 中报告 ERROR_NOT_SUPPORTED。

那么现在，如何获取gpu的使用率呢？显然，会有类似 NVIDIA GeForce Experience 的方式。

谢谢，

ps 哎呀！我的声望不够...如果您想查看 NVIDIA GeForce Experience 示例图像，请单击此链接。

我试图在一段时间内获取有关 GPU 整体利用率的信息（我的是 NVIDIA Tesla K20，在 Linux 上运行）。“整体”是指计划运行多少个流式多处理器，以及计划运行多少个 GPU 内核（我想如果一个内核正在运行，它将以其全速/频率运行？）。如果我能得到以 flops 衡量的整体利用率，那就太好了。

当然，在这里提出问题之前，我已经搜索和调查了几个现有的工具/库，包括 NVML（以及基于它构建的 nvidia-smi）、CUPTI（和 nvprof）、PAPI、TAU 和 Vampir。但是，似乎（但我还不确定）他们都无法为我提供所需的信息。例如，NVML 可以按百分比报告“GPU 利用率”，但根据其文档/评论，此利用率是“过去一秒内一个或多个内核在 GPU 上执行的时间百分比”，这显然不够准确. 对于 nvprof，它可以报告单个内核的失败（开销非常高），但我仍然不知道 GPU 的利用率如何。

PAPI 似乎能够获得指令计数，但它不能与其他浮点运算不同。我还没有尝试过其他两种工具（TAU 和 Vampir），但我怀疑它们能否满足我的需求。

所以我想知道是否有可能获得 GPU 的整体利用率信息？如果不是，估计它的最佳选择是什么？我这样做的目的是为在 GPU 上运行的多个作业找到更好的时间表。

我不确定我是否已经足够清楚地描述了我的问题，所以请让我知道是否可以添加任何内容以获得更好的描述。

非常感谢！

我在 Jetson TK1 上安装了 NVML 并编译了一个 cuda 程序。编译没有显示任何错误，但运行时显示错误

/NVML-installed-path/usr/src/gdk/nvml/lib//libnvidia-ml.so：文件无法识别：文件格式无法识别。

下载的 NVML 库适用于 Linux 64 位。Jetson TK1 是否支持 NVML 库？

谢谢

以前，我使用函数 nvmlDeviceGetUtilizationRates() 尝试了 NVML。我通过这种方式测试它，当集合运行时，我在 Tesla C2070 上执行了一个 DFT（内核组织为 <7,32>），它有 14 个 SM，在我看来，在 GPU 上执行了 7 个块同时，利用率应该是50%，但是API给出的结果是99%，这意味着GPU被完全使用了。然后，我阅读了 NVML 的文档，nvmlDeviceGetUtilizationRates() 只能返回过去采样期间在 GPU 上执行一个或多个内核的时间百分比。当某些内核在 GPU 上运行时，如何获取活动的 SM 编号？