极智算总结：
- 戴尔服务器在不安装系统的情况怎么查看到gpu是否存在
- 命令查看Linux服务器内存、CPU、显卡、硬盘使用情况
- 【bug记录】清除僵尸进程,释放GPU显存
- 推荐两个常用的监控服务器GPU使用情况的工具
- Linux服务器如何查看GPU信息
- 服务器安装显卡驱动
- gpu服务器和普通服务器有什么区别
- 怎么调用服务器的gpu
- GPU服务器是什么?选深度学习GPU服务器看这里
戴尔服务器在不安装系统的情况怎么查看到gpu是否存在
戴尔服务器在不安装系统的情况下，可以通过进入BIOS设置来查看GPU是否存在。具体步骤如下：启动或重启服务器：首先，需要启动或重启戴尔服务器，以便进入BIOS设置界面。进入BIOS设置界面：当服务器启动时，在戴尔标志显示时迅速按下F2键。这是进入戴尔服务器BIOS设置的常用快捷键。
设置独显步骤进入BIOS：开机按F2或Del键（不同品牌可能不同，戴尔服务器通常为F2）。切换高级模式：按F7进入高级设置界面。定位显示设置：依次进入“Advanced → System Agent （SA） Configuration → Graphics Configuration”。
打开“开始”菜单，选取“控制面板”。 在控制面板中选取“系统和安全”。 然后选取“系统”。 在“系统”页面中，可以查看笔记本的处理器、内存和操作系统等信息。 要查看显卡信息，可以打开“设备管理器”。 在设备管理器中展开“显示适配器”。
检查显卡驱动 确保驱动正常安装和更新：独立显卡不工作的一个常见原因是驱动问题。建议访问戴尔官方网站，根据笔记本型号下载并安装最新的显卡驱动程序。BIOS设置 对于Precision 5530等型号：由于BIOS中未提供可切换显卡的选项，所有视频通过集成的Intel GPU进行路由。
桌面空白处，点击右键，在打开的菜单项中，选取显示设置。Ⅱ win10电脑显卡怎么查看 现在的win10系统电脑普遍都安装了独立显卡。
命令查看Linux服务器内存、CPU、显卡、硬盘使用情况
〖壹〗、通过此命令，可以了解到服务器的内存条数以及是否有空余插槽。查看硬盘信息：硬盘大小：使用命令fdisk -l | grep Disk，该命令会列出所有磁盘的大小信息。例如，Disk /dev/cciss/c0d0： 147 GB， 146778685440 bytes表示某个硬盘的大小为147G。
〖贰〗、查看CPU使用率top命令 top命令是一个动态显示系统资源使用情况的工具。在top界面中，%CPU列显示了每个进程占用的CPU使用率。可以通过按P键对进程按照CPU使用率进行排序。htop命令（如果已安装）htop是top命令的增强版，提供了更友好的界面和更多的功能。
〖叁〗、more /proc/meminfo：显示系统的内存使用情况，包括总内存、已用内存、空闲内存等。查看内存插槽信息 dmidecode | grep -P -A5 Memorys+Device | grep Size | grep -v Range：此命令会列出内存插槽及其大小信息。
〖肆〗、要查看具体某个文件或者文件夹的大小的话，可以使用下面的命令：du命令可以查看文件或文件夹的磁盘使用空间，而-h参数的意思是使用GB、MB等易读的格式。如果不带--max-depth参数，那么将循环列出文件夹下所有文件和文件夹占用的空间，带此参数，则是指定深入目录的层数。
【bug记录】清除僵尸进程,释放GPU显存
〖壹〗、终止占用GPU资源的进程 一旦找到这些进程，你可以使用kill命令来终止它们。例如，如果进程号是94285，你可以执行kill -9 94285来强制终止它。通过这种方式，你可以释放被僵尸进程占用的GPU资源，恢复系统的正常运行。重新查看GPU资源使用情况，可以使用gpustat或nvidia-smi命令来确认GPU资源是否已被释放。
推荐两个常用的监控服务器GPU使用情况的工具
nvidia-smi 简介：nvidia-smi是NVIDIA驱动程序提供的一个命令行工具，用于监视和管理NVIDIA GPU设备。它能够显示GPU的利用率、温度、功耗、显存使用情况等关键信息。安装：首先，确保计算机上已经安装了NVIDIA显卡驱动程序。可以从NVIDIA官方网站下载并安装适用于显卡型号的最新驱动程序。
nvidia-smi简介：nvidia-smi 是 NVIDIA 提供的一个命令行工具，用于管理和监控 NVIDIA GPU 设备。它是最有名且广泛使用的工具之一。使用方法：直接在终端输入 nvidia-smi 可以获取当前 GPU 的使用情况，包括温度、功耗、内存使用情况以及正在运行的进程等。
nvitop：我自研的nvitop工具，旨在为GPU进程监控提供全面的解决方案。nvitop不仅为top命令提供了GPU版功能，还支持实时更新与交互操作。它已多次更新，增加新功能如进程排序、帮助界面、CUDA_VISIBLE_DEVICES工具、树视图功能以及更好的Windows兼容性等。
nvidia-smi和gpustat是两种常用的GPU状态查询指令和工具，它们提供了丰富的GPU状态信息和友好的视觉效果。此外，还可以考虑使用NVIDIA提供的性能分析工具（如Nsight Systems和Nsight Compute）以及第三方监控工具来进一步了解GPU的性能和状态。
nvitop 功能：一个基于终端的GPU监控工具，可以实时显示GPU的使用情况，包括显存、GPU负载等。nvcc -V 功能：显示当前安装的CUDA版本。注意：这与某些工具或文档中提到的“支持的比较高CUDA版本”可能不同，务必确认实际安装的版本。
Panel的仪表盘可以实时展示服务器关键资源的使用情况，包括CPU、内存、主机负载、磁盘和网络等，让用户对服务器的运行状态一目了然。特别地，针对运行AI和大模型应用的用户，1Panel还提供了GPU监控功能，帮助用户更好地掌握高性能计算环境中的资源消耗状况。
Linux服务器如何查看GPU信息
〖壹〗、在Linux系统中，可以通过命令行工具查看GPU信息。最基本的命令是使用lspci | grep -i vga，它会列出所有与显卡相关的设备。
〖贰〗、首先，使用nvidia-smi（仅适用于NVIDIA GPU）。运行命令：在终端中执行，可获得所有NVIDIA GPU的详细信息，包括显存使用率、温度等，便于实时监控显卡状态。接着，运用lspci命令查看系统中的PCI设备，包括GPU。终端输入相应命令，列出所有VGA兼容设备，为获取更多GPU信息铺路。
〖叁〗、在Linux系统中查看GPU使用情况，可以通过以下步骤实现： 打开终端 在Linux桌面的空白处右击，选取“打开终端”。 使用nvidiasmi命令 输入命令：在终端中输入nvidiasmi。回车运行：按下回车键后，终端将显示GPU的详细使用情况，包括GPU型号、显存使用情况、温度、功耗等信息。
〖肆〗、打开终端：首先，在Linux桌面的空白处右击，选取“打开终端”。输入命令：在终端中输入nvidiasmi命令。查看结果：回车运行该命令后，即可显示当前系统中NVIDIA GPU的使用情况，包括GPU的型号、总内存、已用内存、GPU利用率、温度等信息。注意： 该方法适用于安装了NVIDIA驱动的Linux系统。
服务器安装显卡驱动
〖壹〗、确保服务器安装了显卡驱动程序，可以从显卡官方网站或者华为支持网站下载并安装相应驱动程序。在服务器BIOS中启用PCIe显卡功能。
〖贰〗、电脑显卡驱动的安装过程相对简便。如果显卡附带了驱动程序光盘，可以直接通过光驱读取光盘内容。根据电脑操作系统的版本，选取相应的驱动程序版本，并执行安装程序。完成安装后，记得重启电脑，以确保驱动程序的正常运行。若显卡没有附带驱动光盘，可以访问显卡官方网站上的驱动程序下载页面。
〖叁〗、重启服务器使驱动程序生效。检查驱动安装情况：使用cat /proc/driver/nvidia/version命令查看驱动版本。使用nvidia-smi命令验证NVIDIA驱动程序是否已正确安装和加载。如响应速度慢，可开启持久模式：sudo nvidia-smi -pm 1。
〖肆〗、服务器安装显卡驱动的步骤如下：确认系统信息和硬件情况：确认服务器的Linux发行版本和内核版本，例如CentOS Linux 9。使用lspci命令查看服务器上是否有可用的GPU显卡，并确认显卡型号，如NVIDIA V100。下载显卡驱动：访问NVIDIA官方网站，根据显卡型号和系统信息选取合适的显卡驱动进行下载。
〖伍〗、准备工作： - 确认你的物理显卡型号，找到对应的官方驱动程序。可从显卡制造商的官方网站获取最新驱动。 - 确保Hyper-V功能已开启。在服务器管理器中，选取“管理”，然后点击“添加角色和功能”，按照向导步骤进行操作，在“服务器角色”中勾选“Hyper-V”。
gpu服务器和普通服务器有什么区别
GPU服务器和普通服务器的主要区别如下：核心功能与应用场景 GPU服务器：基于GPU构建，主要应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种需要高性能计算的场景。GPU服务器提供快速、稳定、弹性的计算服务，并具备和标准云服务器一致的管理方式。
GPU服务器：由于配备了高性能的GPU和其他相关硬件，费用相对较高。普通服务器：费用相对较为亲民，根据具体配置和品牌有所不同。管理与维护：GPU服务器：由于硬件配置的特殊性，可能需要更专业的技术人员进行管理和维护。普通服务器：管理和维护相对较为简单，一般技术人员即可完成。
显卡服务器（GPU服务器）：由于GPU的大规模并行计算特性，其功耗较高。因此，GPU服务器需要更多的电力供应来支持其高性能的计算任务。硬件成本 普通服务器：相对较低的硬件成本，适用于小规模的计算需求。普通服务器的硬件配置相对简单，因此其成本也相对较低。
GPU服务器：由于配备了高性能的GPU和相关的硬件资源，GPU服务器的费用通常较高。普通服务器：费用相对较为亲民，适合预算有限的用户或企业。稳定性与可靠性：GPU服务器：通常设计为能够长时间稳定运行，以满足高性能计算任务的需求。它们通常具有更高的可靠性和稳定性要求。
怎么调用服务器的gpu
〖壹〗、在VSCode中远程连接到服务器并调用GPU：如果您习惯使用VSCode进行代码开发，可以通过配置远程连接插件（如Remote - SSH）连接到装备了GPU的服务器。在远程服务器上，您可以像在本地一样运行和调试使用GPU加速的代码，如PyTorch等深度学习框架。
〖贰〗、GPU服务器的使用主要包括以下步骤： 明确应用需求：首先确定你要使用GPU服务器进行哪种类型的计算，如深度学习、科学计算或图形渲染等，因为不同的应用对GPU的型号和性能要求不同。 选取云服务提供商：根据你的需求和预算，选取一个合适的云服务提供商，比较其费用、性能、服务质量和支持情况。
〖叁〗、管理、磁盘、网络、SSH密钥：在“管理”下方找到“可用性策略”，如需要创建可抢占实例（以相对低廉的费用使用高性能的GPU服务器，但有效期只有24小时，过期或遇到特殊情况会被自动删除），只需将“抢占”设置为开启。SSH密钥部分可以暂时忽略，后续会详细讲解。
〖肆〗、登录到DSM控制台。点击“控制面板”。在控制面板中，点击“高级模式”。在高级模式中，选取“GPU”。在GPU设置中，启用“启用GPU加速”。选取要使用的显卡。保存更改并重新启动服务器。
〖伍〗、驱动软件准备 下载驱动：从NVIDIA官方网站下载适用于VMware ESXi的GPU驱动。注意，与普通显卡的驱动下载地址不同，需选取专门针对VMware ESXi的版本。下载链接需根据ESXi的具体版本进行选取，确保下载的驱动包包含ESXi主机驱动和虚拟机驱动。
〖陆〗、遇到在GPU服务器上通过Docker使用GPU时的常见问题：Error response from daemon： could not select device driver nvidia with capabilities： [[ gpu]]。问题根源问题产生的原因是未安装nvidia-container-toolkit。这个工具的作用在于，旧版Docker不支持GPU，需要nvidia-docker来运行支持GPU的镜像。
GPU服务器是什么?选深度学习GPU服务器看这里
NV-Link总线技术标准GPU服务器：NV-Link接口GPU的典型代表是NVIDIA V100，采用SXM2接口。具有NV-Link总线标准的GPU服务器可以分为两类：一类是英伟达设计的DGX超级计算机，另一类是英伟达合作伙伴设计的具有NV-Link接口的服务器。
GPU服务器是基于GPU应用在视频编解码、深度学习、科学计算等多场景下的稳定、快速且弹性的计算服务。GPU服务器的作用加速计算：GPU能够显著加快计算速度，通过将应用软件中的部分计算负荷迁移到GPU上，而CPU则继续运行其他代码。这种分工使得应用软件的运行速度得到明显提升。
GPU服务器是基于GPU的应用于多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。其出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。GPU服务器的主要用处包括但不限于以下几个方面：视频编解码：GPU服务器可以加速视频编解码过程，提高视频处理效率。
关于查看服务器的gpu和查看服务器的时间命令的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
