我正在使用Nvidia GTX Titan X进行深度学习实验。我使用nvidia-smi监视GPU运行状态，但是提供的工具的perf（ormance）状态没有意义。
我查看了nvidia-smi手册，它说如下：
性能状态GPU的当前性能状态。状态范围从P0（最高性能）到P12（最低性能）。
如果不在GPU上运行任何进程（空闲状态），GPU性能状态为p0。但是，当运行一些计算繁重的过程时，状态变为p2。
我的问题是，为什么我的GPU在空闲时处于P0状态，但在运行繁重的计算任务时切换到P2？不应该相反吗？
另外，有没有办法让我的GPU始终以P0状态运行（最高性能）？
这令人困惑。
但是，nvidia-smi手册是正确的。
当GPU或一组GPU空闲时，在机器上运行nvidia-smi的过程通常会使其中一个GPU退出空闲状态。这是由于该工具正在收集的信息 - 它需要唤醒其中一个GPU。
此唤醒过程最初会将GPU置于P0状态（最高性能状态），但GPU驱动程序将监视该GPU，并最终开始降低性能状态以节省电量，如果GPU空闲或不特别忙。
另一方面，当GPU在工作负载下处于活动状态时，GPU驱动程序将根据其自身的启发式方法，不断调整性能状态，以便在将性能状态与实际工作负载相匹配时提供最佳性能。如果未达到热量或功率限制，则对于最活跃和最重的连续工作负载，性能状态应达到其最高级别（P0）。
周期性繁重但不连续的工作负载可能会看到GPU电源状态在P0-P2级别附近波动。由于热（温度）或功率问题而“节流”的GPU也可能看到P状态减少。这种类型的限制很明显，并且在nvidia-smi中单独报告，但是可能不会为所有GPU类型启用此类报告。
如果你想在你的GPU上看到P0状态，我可以提供的最佳建议是运行一个短而重的连续工作负载（例如，执行大sgemm操作的东西），然后在该工作负载期间监控GPU。在那种情况下应该可以看到P0状态。
如果您正在使用使用cuDNN库的机器学习应用程序（例如Caffe），并且您正在训练大型网络，那么应该可以不时地看到P0，因为cuDNN执行的操作类似于sgemm场景，通常。
但对于零星的工作量，最常见的状态很可能是P2。
要始终“强制”P0电源状态，您可以尝试通过nvidia-smi工具试验持久性模式和应用程序时钟。使用nvidia-smi --help或nvidia-smi的手册页来了解这些选项。
虽然我认为这通常不适用于特斯拉GPU，但是一些NVIDIA GPU可能会将自己限制在计算负载下的P2电源状态，除非应用程序时钟特别设置得更高。使用nvidia-smi -a命令查看当前可用于GPU的应用程序时钟，默认应用程序时钟和最大时钟。 （某些GPU，包括较旧的GPU，可能会显示某些字段的N / A.这通常表示应用程序时钟不能通过nvidia-smi修改。）如果卡在计算负载期间似乎运行在P2状态，您可能能够通过将应用程序时钟增加到可用的最大值（即最大时钟）来将其增加到P0状态。使用nvidia-smi --help学习如何格式化命令以更改GPU上的应用程序时钟。修改应用程序时钟或启用可修改的应用程序时钟可能需要root / admin权限。设置GPU持久性模式也可能是理想的或必要的。这将防止驱动程序在GPU活动期间“卸载”，这可能导致在驱动程序重新加载时重置应用程序时钟。
对于这种情况下受影响的卡，在计算负载下限制为P2的默认行为是GPU驱动程序的设计。
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