amdgpu.gpu_recovery=1
时间: 2024-04-27 11:24:01 浏览: 11
"amdgpu.gpu_recovery=1" 是一个内核参数,可用于在 Linux 系统的引导配置中启用 AMDGPU 驱动程序的 GPU 恢复功能。当 GPU 出现故障或挂起时,此功能可尝试重新初始化 GPU 并恢复系统的正常操作。
要添加此参数,您可以修改 GRUB 配置文件中的内核参数。执行此操作的步骤因您所使用的 Linux 发行版而异,但通常涉及编辑 /etc/default/grub 文件并将参数添加到 GRUB_CMDLINE_LINUX 变量中。修改完文件后,保存并运行 "sudo update-grub" 命令以应用更改。
需要注意的是,启用 GPU 恢复功能可能会对系统性能产生轻微影响。此外,此功能依赖于硬件和驱动程序的支持。建议查阅您所使用的硬件和软件的文档和支持资源,以确定此参数是否适用于您的系统。
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import tkinter as tkimport psutilimport GPUtil# 创建窗口root = tk.Tk()root.title("系统资源监控")root.geometry("400x200")# 创建标签cpu_label = tk.Label(root, text="CPU占用率:", font=("Arial", 12))cpu_label.pack(pady=10)gpu_label = tk.Label(root, text="GPU占用率:", font=("Arial", 12))gpu_label.pack()temp_label = tk.Label(root, text="GPU温度:", font=("Arial", 12))temp_label.pack(pady=10)# 获取GPU信息gpus = GPUtil.getGPUs()if len(gpus) > 0: gpu = gpus[0]else: gpu = None# 更新标签信息def update_labels(): # 获取CPU信息 cpu_percent = psutil.cpu_percent() cpu_label.config(text="CPU占用率:{}%".format(cpu_percent)) # 获取GPU信息 if gpu is not None: gpu_percent = gpu.load*100 gpu_label.config(text="GPU占用率:{}%".format(gpu_percent)) gpu_temp = gpu.temperature temp_label.config(text="GPU温度:{}℃".format(gpu_temp)) # 每隔1秒更新标签信息 root.after(1000, update_labels)# 启动更新标签信息的函数update_labels()# 运行窗口root.mainloop()修改这段代码,不用psutil库和GPUtil库
import tkinter as tk
import os
# 创建窗口
root = tk.Tk()
root.title("系统资源监控")
root.geometry("400x200")
# 创建标签
cpu_label = tk.Label(root, text="CPU占用率:", font=("Arial", 12))
cpu_label.pack(pady=10)
gpu_label = tk.Label(root, text="GPU占用率:", font=("Arial", 12))
gpu_label.pack()
temp_label = tk.Label(root, text="GPU温度:", font=("Arial", 12))
temp_label.pack(pady=10)
# 更新标签信息
def update_labels():
# 获取CPU信息
cpu_percent = os.popen('top -bn1 | grep "Cpu(s)" | awk \'{print $2 + $4}\'').readline().strip()
cpu_label.config(text="CPU占用率:{}%".format(cpu_percent))
# 获取GPU信息
gpu_percent = os.popen('nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu --format=csv,noheader,nounits | head -n 1').readline().strip()
gpu_label.config(text="GPU占用率:{}%".format(gpu_percent))
gpu_temp = os.popen('nvidia-smi --query-gpu=temperature.gpu --format=csv,noheader,nounits | head -n 1').readline().strip()
temp_label.config(text="GPU温度:{}℃".format(gpu_temp))
# 每隔1秒更新标签信息
root.after(1000, update_labels)
# 启动更新标签信息的函数
update_labels()
# 运行窗口
root.mainloop()
args = parser.parse_args() args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}' os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True) if args.gpu is not None: warnings.warn('You have chosen a specific GPU. This will completely ' 'disable data parallelism.') if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: args.world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"]) args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed
这段代码是用于解析命令行参数,并根据参数设置一些变量和环境。具体的功能如下:
- `args = parser.parse_args()`:通过解析命令行参数,将参数值赋给`args`对象。
- `args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}'`:根据命令行参数的值,构建一个路径字符串,并将其赋值给`args.root_model`。
- `os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True)`:创建一个目录,如果目录已存在则不会抛出异常。
- `if args.gpu is not None: ...`:如果命令行参数中指定了GPU设备,则发出一个警告信息。
- `if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: ...`:如果分布式训练的URL参数是默认值且world_size参数也是默认值,则尝试从环境变量中获取world_size的值。
- `args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed`:根据world_size和multiprocessing_distributed参数的值,设置distributed变量的布尔值。
这段代码主要是对命令行参数进行解析和设置相应的变量,以便后续使用。