解决nVidia NVML库错误，恢复nvidia-smi功能

资源摘要信息:"这是一个针对nVidia NVML库中的错误进行修复的方法。这个错误主要影响了nvidia-smi的输出，使其主要显示为"N/A"。这主要是因为nVidia不再支持GeForce系列GPU的nvidia-smi。然而，真正的错误是在nVidia管理库(NVLM)中，它错误地报告了不支持GPU。这个修复方法是介于尝试使用NVML的程序和NVML库本身的程序之间的垫片。每当从NVML请求设备句柄时，垫片会在将其返回到托管程序之前翻转内部“支持”标志。因此，在后续调用库时使用句柄时，NVML能正确地看到设备实际上受支持，并正确返回信息。" 知识点详细说明： 1. nVidia和NVML库：nVidia是一家专门从事图形处理和计算硬件的公司，其产品广泛应用于游戏、专业视觉和数据中心。NVML是NVIDIA Management Library的缩写，是一个用于监控和管理NVIDIA GPU设备的库。它提供了一系列的API，允许开发者获取有关GPU的详细信息，如使用率、温度、功耗和显存占用等。 2. nvidia-smi工具：nvidia-smi是NVIDIA System Management Interface的缩写，是一个命令行工具，用于显示NVIDIA GPU设备的系统管理信息。它可以显示每个GPU的使用情况，包括温度、功耗、使用率等信息，这对于系统管理员和开发者来说非常有用。 3. GeForce GPU：GeForce是nVidia公司推出的面向消费者市场的GPU产品系列，主要面向游戏玩家。然而，在最近的驱动程序中，nvidia-smi对于GeForce系列GPU的输出主要由"N/A"主导，这意味着无法获取相关的信息。 4. NVML中的错误：这个错误是指NVML库中的一个bug，它错误地报告了对某些GPU设备的支持情况。这种错误导致开发者在使用nvidia-smi或其他使用NVML的工具时，无法获取到正确的GPU信息。 5. 解决方法：这个问题的解决方法是通过一个垫片程序，它位于尝试使用NVML的程序和NVML库本身之间。这个垫片会在将设备句柄返回到托管程序之前，翻转内部的“支持”标志。这样，在后续调用库时，NVML就能正确地识别设备并返回正确的信息。 6. C++语言：这个解决方案是用C++语言编写的。C++是一种广泛使用的编程语言，它提供了高级的抽象机制，同时也提供了对底层硬件的控制能力。这使得它成为了开发高性能应用程序，如NVML库的首选语言。 7. Ganglia插件和pyNVML：Ganglia是一个可扩展的、高性能的分布式监控系统，它主要用于监控大型计算系统。pyNVML是一个Python封装，为NVML提供了一个易于使用的接口。这两个工具都依赖于NVML库来获取GPU的相关信息，因此它们也会受到上述错误的影响。 总的来说，这个修复方法通过在请求设备句柄时修改内部状态，解决了NVML库中的错误，使得开发者能够继续使用nvidia-smi或其他使用NVML的工具，获取到正确的GPU信息。这个解决方案的发布对于那些依赖于nvidia-smi的开发者来说无疑是一个好消息。