ディープラーニングのトレーニング中に GPU の温度が高すぎますか?すぐにクールダウンするには、以下の数行のコマンドを入力してください

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新しく購入した水冷なしのパブリック版GPUの温度は、フル負荷で稼働すると室温から85度まで急上昇しました。また、モデルのトレーニングは数分で終わるものではなく、長時間高温で稼働する可能性が非常に高いです。こんなに高価なGPUが熱くなり続けるのは本当に残念です！

まず、私は Zhihu の友人の記事「ディープラーニングプラットフォームをゼロから組み立てる (GPU 冷却)」に触発されました。具体的な住所:

http://t.cn/RK9wyBK

この記事は、Ubuntu X サーバー環境で nvidia-settings を変更して GPU ファン速度を変更する方法について説明します。デフォルトの nvidia-settings 設定では、計算中に GPU 温度が 85 度に達してもファン速度は 70% を超えないため、GPU の熱をうまく放散できないため、GPU ファン速度を手動で変更する必要があります。

注: 以下の設定は Linux システムの GPU 設定です。Windows ユーザーは関連記事を検索してください。

1. ディスプレイ（Xサーバー）がある場合

上記の記事「ディープラーニングプラットフォームをゼロから構築する」を完全に実行できます。主な手順は次のとおりです。

1. /etc/X11/xorg.congファイルを変更する

sudo ナノ /etc/X11/xorg.conf

2. 「デバイス」セクションにオプション「Coolbits」「4」を追加します。

セクション「デバイス」  
     識別子「Device0」  
     ドライバー「nvidia」  
     ベンダー名「NVIDIA」  
     オプション「クールビット」   「4」  
終了セクション

3. コンピュータを再起動します: sudo reboot

4. 入力:

 nvidia-settings -a "[gpu:0]/GPUFanControlState=1" -a "[fan:0]/GPUTargetFanSpeed=100"

ここで GPUTargetFanSpeed=100 はファン速度で、100 はファンが 100% の速度で動作することを意味し、他の速度に変更することもできます。新しい NVIDIA ドライバーでは、GPUCurrentFanSpeed が GPUTargetFanSpeed に変更されていることに注意してください。また、GPUFanControlState=1 は、ユーザーが GPU ファン速度を手動で調整できることを意味します。

オリジナルのZhihuの著者である張三氏に感謝します

2. モニターがない場合

一般的に、Ubuntu でディープラーニング環境を構築した後、多くの人は Ubuntu の X デスクトップサービスを無効にし、別の Windows コンピューターから ssh 経由で GPU マシンに接続することに慣れています。この時点で、X サーバーは無効になっており、コンピューターの電源を入れるとコマンドラインモードが自動的に起動します。上記の最初の方法はこの状況には適用できません。理由は、nvidia-settings は X デスクトップ環境でのみ実行できるためです。この設定を強制しようとすると、エラーが発生します。

したがって、通常の状況では、この設定を変更してファン速度を変更することはできません。

しかし、それを変更する他の方法はあるのでしょうか?持っている！システムを騙してモニターがあると思わせる必要があります。これはヘッドレスモードと呼ばれることもあります。

主な解決策は、リンクの記事を参照することです (X なしのファン速度: powermizer がカードを p8 に落とす)。

http://t.cn/RK9ASS5

この記事では、ファン速度を変更するためのスクリプトを紹介します。Ubuntu でスクリプトを実行すると、ファン速度をリアルタイムで調整して GPU を冷却できます。

詳細な手順は次のとおりです。

1. この github リポジトリをローカルディレクトリ /opt にクローンします。

https://github.com/boris-dimitrov/set_gpu_fans_public

cd /opt
git クローン https://github.com/boris-dimitrov/set_gpu_fans_public

このリポジトリには、上記のようにいくつかのファイルが含まれています。主なものは cool_gpu ファイルです。フォルダーをクローンした後、cool_gpu を実行してファン速度を調整できます。

2. フォルダ名を set-gpu-fans に変更します。作者の不注意により、このフォルダは cool_gpu コードでは「set-gpu-fans」という名前になっていますが、git によってクローンされたフォルダ名は「set_gpu_fans_public」です。

sudo mv set_gpu_fans_public を設定する

3. システムにこのコードの場所を知らせるためのシンボリックリンクを作成します。

gpu-fans を /opt/gpu-fans に設定します

4. set-gpu-fans フォルダを見つけて、次のコマンドを入力します。

 cd /opt/set-gpu-fans
 sudo tcsh
 ./cool_gpu >& コントローラ.log &
 tail -f コントローラ.log

このコマンドは、cool_gpu 冷却コードを実行します。起動すると、次のようなリアルタイムで変化するプロンプトが表示されます。

計算テストを始める前に、現在の GPU 温度を確認しましょう。

ここでは、2 枚のカードを使用して計算テストを行っています。2 枚のカードの Perf (パフォーマンス) 項目が「P2」に調整されており (他のカードは P8 のまま)、2 枚のカードの温度は 35 度、3 つのファンの速度はすべて 55% であることがわかります。「P2」は、NVIDIA のグラフィックカードの電源状態を表し、P0 から P12 まで、パフォーマンスが最も高い状態は P0、実行中の計算は P2、消費電力が最も高い (パフォーマンスが最も高い) 状態は P12 です。

モデルのトレーニングを開始すると、プログラムが常に温度を自動的に調整していることがわかります。

トレーニングモデルを一定期間実行した後、最終的な温度ステータスは次のようになります。

ファンはすべて 80% の速度に調整され、温度は 65 度で安定しました。記事の冒頭のデータと比較すると、グラフィックカードの温度は 84 度から 65 度に下がり、なんと 20 度も下がりました。