快速查看服务器GPU数量的几种实用方法

咱们搞服务器运维或者做深度学习的，经常需要确认服务器上到底有几块GPU。这事儿听起来简单，但有时候还真能让人折腾一会儿。今天我就来给大家掰扯掰扯，到底有哪些方法能快速查看服务器的GPU个数，从最简单的命令到稍微复杂点的脚本，保证你能找到适合自己的那一款。

查看服务器gpu个数

为什么要关心GPU个数？

你可能觉得，知道服务器有几个GPU不是明摆着的事儿吗？其实不然。比如你们公司新来了一台服务器，你要配置深度学习环境，得知道有几个GPU才能合理分配任务吧？或者你接手了别人的服务器，总得先摸摸底，看看硬件配置怎么样。还有就是在做资源监控的时候，你得知道总共有多少GPU，才能监控它们的使用情况。

我有个朋友就遇到过这么个事儿：他们团队买了个号称8卡的高性能服务器，结果装完环境才发现只有4个GPU，你说尴尬不尴尬？所以啊，学会查看GPU个数，这是咱们的基本功。

说到查看GPU，第一个要提的肯定是nvidia-smi这个神器。只要你装了NVIDIA的显卡驱动，这个命令就能用。

打开终端，直接输入：

nvidia-smi

你会看到一个挺详细的表格，里面包含了GPU的型号、温度、功耗、显存使用情况等等。要快速知道有几个GPU，可以看表格左上角，那里会显示GPU的总数。或者更简单点，直接数表格里有几个GPU的条目就行了。

如果你只关心GPU个数，可以用这个命令：

nvidia-smi -L

这个命令会列出所有GPU的简要信息，每行一个，你数一下有几行就知道有几个GPU了。

这个命令在Linux、Windows上都能用，只是稍微有点区别。

有时候你可能会遇到command not found的错误，这通常是因为没装NVIDIA驱动，或者环境变量没设置对。这时候就得先解决驱动安装的问题。

如果你是在写程序，需要动态获取GPU个数，那命令行就不太方便了。这时候可以用一些编程接口。

比如在Python里，你可以用pynvml这个库：

import pynvml
pynvml.nvmlInit
device_count = pynvml.nvmlDeviceGetCount
print(f”GPU个数：{device_count}”)

或者用PyTorch的话更简单：

import torch
print(f”GPU个数：{torch.cuda.device_count}”)

这两种方法在自动化脚本里特别有用，比如你可以写个监控脚本，定时检查GPU使用情况。

除了上面说的这些，还有一些其他方法也值得了解。

这里重点说一下gpustat，这是个第三方工具，需要额外安装，但它显示的信息比nvidia-smi更友好，颜色标记也很清晰，一眼就能看出哪些GPU正在忙。

在实际操作中，你可能会遇到各种奇怪的问题，我来列举几个常见的：

我印象最深的一次是帮同事排查问题，他的服务器明明有8个GPU，但只能看到4个。折腾了半天才发现是BIOS设置里把一部分PCIe通道关掉了。所以啊，如果数量对不上，记得从硬件到软件层层排查。

知道了这些方法，到底在什么情况下会用到呢？我给你举几个实际的例子：

场景一：环境初始化当你拿到一台新服务器，准备配置深度学习环境时，第一步就是确认GPU配置。这时候用nvidia-smi -L最方便，简单直接。

场景二：资源监控在做集群监控的时候，你需要写脚本定期收集各节点的GPU信息。这时候编程接口就派上用场了，比如用Python脚本定时获取GPU个数和使用情况。

场景三：任务调度在跑分布式训练的时候，你需要根据每个节点的GPU数量来分配任务。这时候肯定要用程序来自动获取，而不是手动数。

场景四：故障排查当训练任务报错说找不到GPU时，你需要快速确认GPU是否正常识别。这时候几个命令轮流试一遍，很快就能定位问题。

说到底，掌握多种查看GPU个数的方法，就像工具箱里多准备几把螺丝刀，遇到不同情况时总能找到合适的工具。希望今天介绍的这些方法对你有帮助，下次遇到需要查看GPU的情况时，你就能从容应对了！

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