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- AutoDL帮助文档
首先使用nvidia-smi命令检查GPU的使用情况 以上红色框标记的分别为显存占用和GPU使用率。 如果程序开始运行后: 显存无占用，那么可能是安装的框架为非GPU版本。 检查方法为： 下图为带cu字样的cuda版本示例。 显存有占用，但是GPU占用率一直为0。 这种case可以分两种，一种安培架构的GPU（30系列的卡、A40、A100、A5000等）需要使用CUDA11 X。 另一种case为代码未使用GPU，只不过import框架和构建网络时，框架会分配显存，因此看到的情况就是显存有占用，但是未使用GPU。 这种情况可以通过其他代码进行验证： # 如果GPU使用率不为0，则证明你的代码可能未调用GPU进行计算，请检查调试代码。 如果以下代码执行异常，请联系客服协助处理
- AutoDL中如何实时查看GPU显存使用情况？ - CSDN问答
当模型训练过程中遇到显存不足或性能瓶颈时，实时查看GPU显存使用情况尤为重要。 在AutoDL环境中，可以通过以下方法实现：一是利用`nvidia-smi`命令行工具定期查询GPU资源状态；二是借助Python库如`pynvml`或`gpu-utils`编写脚本，在代码运行期间动态输出显存占用信息。
- autoDL炼丹日记 - 知乎
在win系统上面，博主一般是直接查看「任务管理器里面的性能」，进行对GPU信息的查看。 但是任务管理器里面只能对GPU的内存、温度、占用率等信息监视，不能够详细。
- AutoDL 选区、选卡、使用指南及建议 - 哔哩哔哩
对于个人使用AutoDL，如何更加经济实惠，我强力推荐选择 西北B区! 原因如下：1 显卡总量多，不愁找不到卡，所以可以按需频繁开关机省钱，不用担心关机后没卡开机。 2 显卡型号多，上到H800下到3060都有，可以根据当前需求动态调整，同区域克隆非常方便。
- AutoDL中tensorflow【未找到GPU 可用的GPU数量:0】
虽然系统中有GPU，但并没有被识别，因此可用的GPU数量为0。 输出结果显示tensorflow的版本为2 10 0，（1）查看tensorflow的版本和可用的GPU数量。
- AutoDL帮助文档
AutoDL平台分配GPU、CPU、内存的机制为：按租用的GPU数量成比例分配CPU和内存，算力市场显示的CPU和内存均为每GPU分配的CPU和内存，如果租用两块GPU，那么CPU和内存就x2。
- AutoDL平台训练速度慢，GPU利用率低几个小技巧总结 - 知乎
最近在autodl上跑几个项目，其中租了一块 RTX4090,但运行速度并不快，多标签分类任务十几分钟一个epoch，很不正常，于是查了一些帖子和官方文档，现在整理一下这些技巧。
- 查看GPU利用_autodl怎么看gpu利用率-CSDN博客
RadeonTop是一款强大的 GPU 监控工具，专为AMD Radeon显卡设计，它提供了一种直观的方式来 查看GPU 的 利用率，无论是整体还是各个区块的活动情况。 这篇文章将带你深入了解RadeonTop的功能，技术特点，应用场景以及为什么你应该选择它。
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