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GPU排隊(duì)腳本實(shí)現(xiàn)空閑觸發(fā)python腳本實(shí)現(xiàn)示例

 更新時間：2021年11月01日 16:33:15   作者：木盞  
有的服務(wù)器是多用戶使用，GPU的資源常常被占據(jù)著，很可能在夜間GPU空閑了，但來不及運(yùn)行自己的腳本。如果沒有和別人共享服務(wù)器的話，自己的多個程序想排隊(duì)使用GPU，也可以用這個腳本

今天寫了一個GPU排隊(duì)腳本，事實(shí)上還是挺實(shí)用的。有的服務(wù)器是多用戶使用，GPU的資源常常被占據(jù)著，很可能在夜間GPU空閑了，但來不及運(yùn)行自己的腳本。如果沒有和別人共享服務(wù)器的話，自己的多個程序想排隊(duì)使用GPU，也可以用這個腳本。環(huán)境非常簡單，有python就行了：

python3.7

ubuntu16.04

先創(chuàng)建腳本：

vim narrow_setup.py

 cmd = 'python xxx.py'這句可以設(shè)置你要運(yùn)行的python腳本

# author: muzhan
# contact: levio.pku@gmail.com
import os
import sys
import time 
cmd = 'python ~/hehe.py' 
def gpu_info():
    gpu_status = os.popen('nvidia-smi | grep %').read().split('|')
    gpu_memory = int(gpu_status[2].split('/')[0].split('M')[0].strip())
    gpu_power = int(gpu_status[1].split('   ')[-1].split('/')[0].split('W')[0].strip())
    return gpu_power, gpu_memory 
def narrow_setup(interval=2):
    gpu_power, gpu_memory = gpu_info()
    i = 0
    while gpu_memory > 1000 or gpu_power > 20:  # set waiting condition
        gpu_power, gpu_memory = gpu_info()
        i = i % 5
        symbol = 'monitoring: ' + '>' * i + ' ' * (10 - i - 1) + '|'
        gpu_power_str = 'gpu power:%d W |' % gpu_power
        gpu_memory_str = 'gpu memory:%d MiB |' % gpu_memory
        sys.stdout.write('\r' + gpu_memory_str + ' ' + gpu_power_str + ' ' + symbol)
        sys.stdout.flush()
        time.sleep(interval)
        i += 1
    print('\n' + cmd)
    os.system(cmd) 
if __name__ == '__main__':
    narrow_setup()

直接運(yùn)行腳本：

python narrow_setup.py

就可以監(jiān)聽nvidia-smi中的信息，以伺機(jī)觸發(fā)python腳本~

運(yùn)行結(jié)果如下：

等待機(jī)會中... 如果gpu顯存和功耗低于某個值時，就會觸發(fā)python腳本。

以上就是GPU排隊(duì)腳本實(shí)現(xiàn)一旦空閑就觸發(fā)python腳本實(shí)現(xiàn)示例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于GPU排隊(duì)腳本實(shí)現(xiàn)空閑觸發(fā)python腳本的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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