NVIDIA-SMIログファイルの作成と分析方法

NVIDIA-SMIログファイルの作成: NVIDIA-SMIのログファイルを作成するには、以下のコマンドを使用します:

nvidia-smi --query-gpu=timestamp,name,utilization.gpu,utilization.memory,memory.total,memory.used,memory.free --format=csv,noheader,nounits -l <ログファイル名> &

上記のコマンドは、GPUのタイムスタンプ、名前、GPU利用率、メモリ利用率、総メモリ量、使用中のメモリ量、空きメモリ量を取得し、指定したログファイルに記録します。

ログファイルの分析: ログファイルを分析するためには、以下の方法があります:

a. ログファイルの内容を表示する:

cat <ログファイル名>

上記のコマンドを使用すると、ログファイルの内容が表示されます。

b. ログファイルをテーブル形式で表示する:

awk -F',' '{print $1"\t"$2"\t"$3"\t"$4"\t"$5"\t"$6"\t"$7}' <ログファイル名> | column -t

上記のコマンドを使用すると、ログファイルの内容がタブ区切りのテーブル形式で表示されます。

c. ログファイルの特定の情報を抽出する: 例えば、ログファイルから特定のGPUの情報を抽出するには、以下のコマンドを使用します:

grep "<GPU名>" <ログファイル名>

上記のコマンドを使用すると、指定したGPUの情報のみが表示されます。

コード例: ログファイルの分析を自動化するために、Pythonを使用することができます。以下は、Pythonスクリプトの例です:

import pandas as pd
# ログファイルを読み込む
df = pd.read_csv('<ログファイル名>')
# データフレームの内容を表示する
print(df)
# 特定のGPUの情報を抽出する
gpu_name = "<GPU名>"
gpu_info = df[df['name'] == gpu_name]
print(gpu_info)

上記の例では、Pandasライブラリを使用してログファイルをデータフレームとして読み込み、表示や特定のGPUの情報抽出を行っています。

このようにして、NVIDIA-SMIログファイルを作成し、分析する方法を紹介しました。これにより、GPUの状態やパフォーマンスに関する詳細な情報を得ることができます。