在Apple Silicon Mac上,PyTorch程序可以利用Metal Performance Shaders (MPS) 后端来加速GPU计算。为了监控GPU的使用率,你可以使用以下几种方法:
Activity Monitor
macOS自带的Activity Monitor
可以查看GPU的使用情况。
Activity Monitor
(可以通过Spotlight搜索打开)。Window
-> GPU History
。Metal System Trace
Metal System Trace
是Xcode中的一个工具,可以详细分析GPU的使用情况。
Product
-> Profile
-> Metal System Trace
。Metal System Trace
将显示详细的GPU使用情况。py-metal-performance-shaders
库py-metal-performance-shaders
是一个Python库,可以帮助你监控GPU的使用情况。
安装py-metal-performance-shaders
库:
pip install py-metal-performance-shaders
在你的PyTorch代码中添加以下代码来监控GPU使用率:
import torch
import metal_performance_shaders as mps
# 检查是否支持MPS
if torch.backends.mps.is_available():
device = torch.device("mps")
print("MPS is available. Using MPS device.")
else:
device = torch.device("cpu")
print("MPS is not available. Using CPU.")
# 创建一个简单的张量并移动到MPS设备
x = torch.randn(10000, 10000, device=device)
# 监控GPU使用率
mps.monitor_gpu_usage()
nvidia-smi
类似的工具虽然nvidia-smi
是NVIDIA GPU的工具,但你可以使用metal
命令行工具来获取类似的信息。
bash
metal statistics
htop
或top
命令虽然htop
和top
主要用于监控CPU和内存使用情况,但它们也可以显示与GPU相关的进程。
运行htop
或top
命令:
htop
或
top
在htop
或top
中,你可以查看与GPU相关的进程及其资源使用情况。
psutil
库psutil
是一个跨平台的库,可以监控系统资源使用情况,包括GPU。
安装psutil
库:
pip install psutil
在你的Python代码中添加以下代码来监控GPU使用率:
import psutil
# 获取GPU使用率
gpu_usage = psutil.virtual_memory().percent
print(f"GPU Usage: {gpu_usage}%")
在Apple Silicon Mac上监控PyTorch程序的GPU性能,你可以使用Activity Monitor
、Metal System Trace
、py-metal-performance-shaders
库、metal
命令行工具、htop
/top
命令或psutil
库。根据你的需求和环境选择合适的方法来监控GPU使用率。