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GPEN如何监控GPU利用率？NVIDIA-SMI集成观测教程

1. 引言：为什么需要监控GPEN的GPU使用情况？

你是不是也遇到过这种情况：用GPEN做图像肖像增强时，处理一张照片要等半分钟，系统卡得不行，风扇狂转，但又不知道问题出在哪？其实，这很可能是因为你的GPU资源没有被合理利用，或者压根就没用上GPU。

GPEN作为一款基于深度学习的图像修复与增强工具，在处理高清人像时对计算资源要求较高。如果你的模型运行在CPU上，那速度慢是必然的。而如果GPU在“摸鱼”，那就太浪费了。

本文将手把手教你如何实时监控GPEN运行时的GPU利用率，并集成NVIDIA-SMI 工具进行可视化观测，让你清楚知道每一分算力都花在了刀刃上。

本教程你能学到：

• 如何确认GPEN是否真正调用了GPU
• 使用nvidia-smi实时查看显存占用和GPU使用率
• 在服务器或本地环境中部署监控脚本
• 常见性能瓶颈分析与优化建议
• 结合WebUI操作观察资源变化趋势

无论你是刚接触GPEN的新手，还是想做二次开发的技术人员，掌握这套监控方法都能帮你大幅提升调试效率和运行稳定性。

2. 环境准备与基础检查

在开始监控之前，首先要确保你的环境支持GPU加速，并且相关驱动和服务已正确安装。

2.1 检查CUDA和NVIDIA驱动是否就绪

打开终端，执行以下命令：

nvidia-smi

如果看到类似如下输出，说明你的NVIDIA驱动和GPU正常工作：

+-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 535.113.01 Driver Version: 535.113.01 CUDA Version: 12.2 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | Allocatable VRAM | |===============================+======================+======================| | 0 NVIDIA RTX 4090 On | 00000000:01:00.0 Off | N/A | | 30% 45C P8 15W / 450W | 1024MiB / 24576MiB | 23.8Gb/s | +-------------------------------+----------------------+----------------------+

重点关注这几项：

• GPU型号：确认是支持CUDA的NVIDIA显卡
• Driver Version：驱动版本是否最新
• CUDA Version：应与PyTorch/TensorFlow兼容
• Memory-Usage：当前显存使用情况

如果提示command not found，请先安装NVIDIA驱动和CUDA Toolkit。

2.2 确认GPEN项目已启用CUDA

进入GPEN项目的运行目录（通常是/root/gpen-webui或你自己部署的位置），查看启动日志或代码中是否设置了设备为cuda。

在run.sh脚本中，通常会有如下设置：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python app.py --device cuda

或者在Python代码中检查：

import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应返回 True print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 显示GPU名称

只有当这两个条件都满足时，GPEN才会真正使用GPU进行推理。

3. 使用NVIDIA-SMI实时监控GPU状态

nvidia-smi是最直接、最高效的GPU监控工具。我们可以通过它实时观察GPEN运行期间的资源消耗。

3.1 基础命令：查看当前GPU状态

nvidia-smi

这个命令会打印一次性的快照信息。适合快速检查。

3.2 动态刷新监控（推荐）

使用-l参数让其每隔几秒自动刷新：

nvidia-smi -l 2

这表示每2秒更新一次，你会看到GPU使用率、显存占用、温度等动态变化。

当你在WebUI点击「开始增强」时，就能立刻看到GPU Util的变化——从个位数飙升到80%以上，说明模型正在全力运算。

3.3 只显示关键字段，减少干扰

默认输出信息太多，我们可以精简显示内容：

nvidia-smi --query-gpu=name,temperature.gpu,utilization.gpu,utilization.memory,memory.used,memory.total --format=csv -l 1

输出示例：

name, temperature [gpu], utilization.gpu [%], utilization.memory [%], memory.used [MiB], memory.total [MiB] NVIDIA GeForce RTX 4090, 45, 87, 72, 10240, 24576

这样更清晰地看到：

• GPU温度
• GPU使用率（核心利用率）
• 显存使用率
• 当前显存占用 / 总显存

非常适合边操作WebUI边观察性能表现。

4. 高级技巧：后台记录GPU数据用于分析

有时候你想知道整个处理过程中的资源波动情况，可以将nvidia-smi的输出保存成日志文件，后续做图表分析。

4.1 记录GPU使用日志

运行以下命令，把每秒的数据写入日志：

nvidia-smi -l 1 --query-gpu=timestamp,utilization.gpu,memory.used --format=csv >> gpu_log.csv &

然后去WebUI上传一张图片并处理，完成后按Ctrl+C停止记录。

查看生成的日志：

head gpu_log.csv

输出类似：

"timestamp","utilization.gpu [%]","memory.used [MiB]" 2026/01/04 23:10:01.123,0,512 2026/01/04 23:10:02.123,5,512 2026/01/04 23:10:03.123,82,10240 ...

你可以把这个CSV导入Excel或Python画出曲线图，直观看出处理高峰期出现在哪一阶段。

4.2 使用Python绘制GPU使用趋势图（可选）

如果你熟悉Python，可以用pandas和matplotlib快速绘图：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('gpu_log.csv') df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp']) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(df['timestamp'], df['utilization.gpu [%]'], label='GPU Utilization') plt.plot(df['timestamp'], df['memory.used [MiB]']/1024, label='VRAM Usage (GB)') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Usage') plt.title('GPEN Inference - GPU Resource Consumption') plt.legend() plt.grid(True) plt.tight_layout() plt.show()

这张图能帮助你判断：

• 是否存在长时间低效运行？
• 显存是否接近上限？
• 处理单张图耗时是否合理？

5. 结合WebUI操作观察资源变化

现在我们来实战演练一下：一边使用GPEN WebUI处理图片，一边观察GPU变化。

5.1 操作流程对照表

举个例子：

你在Tab1上传了一张1080P的人像照片，点击「开始增强」后，nvidia-smi显示：

utilization.gpu: 85% memory.used: 10240MiB / 24576MiB

说明此时GPU正处于高负载状态。大约15秒后，数值回落，代表处理结束。

5.2 批量处理时的资源特征

切换到「批量处理」Tab，上传5张图片并开始处理。

你会发现：

• GPU使用率持续维持在高位（70%-90%）
• 显存占用稳定不变（因为模型已加载）
• 处理完一张后不会降为0，而是立即进入下一张

这说明GPEN的批处理机制是串行执行但不释放资源，整体效率较高。

小贴士：如果你想提升吞吐量，可以在「模型设置」中调整批处理大小（batch_size），实现真正的并行推理（需足够显存支持）。

6. 常见问题与优化建议

即使启用了GPU，也可能出现“有卡不用”或“用不满”的情况。以下是几个典型问题及解决方案。

6.1 问题一：GPU使用率始终低于20%

可能原因：

• 模型未正确加载到CUDA设备
• 输入图片分辨率太小（如低于500px）
• 数据预处理在CPU上耗时过长

解决方案：

• 检查代码中.to('cuda')是否添加
• 提高输入图片尺寸（建议800px以上）
• 使用torch.utils.benchmark分析各阶段耗时

6.2 问题二：显存溢出（Out of Memory）

现象：处理中途崩溃，报错CUDA out of memory

原因：

• 图片过大（如4K照片）
• 批处理数量过多
• 其他程序占用了显存

解决方案：

• 在「高级参数」中降低分辨率预处理
• 设置批处理大小=1
• 关闭其他占用GPU的应用（如Stable Diffusion）
• 使用nvidia-smi查看是否有僵尸进程：

ps aux | grep python kill -9 <PID>

6.3 问题三：GPU使用率忽高忽低，不稳定

这通常是由于I/O等待或内存交换导致的。

比如：

• 图片从磁盘读取慢
• 输出路径写入延迟
• 系统内存不足，触发swap

优化建议：

• 将输入/输出目录放在SSD上
• 增加系统RAM（建议16GB以上）
• 使用异步IO方式加载图片

7. 自动化监控脚本推荐

为了方便日常使用，我为你准备了一个轻量级监控脚本，可在后台运行并报警提醒。

创建监控脚本monitor_gpu.sh

#!/bin/bash LOG_FILE="gpen_monitor_$(date +%Y%m%d).log" echo "Starting GPU monitor for GPEN..." >> $LOG_FILE while true; do TIMESTAMP=$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') GPU_INFO=$(nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,memory.used --format=csv,noheader,nounits) GPU_UTIL=$(echo $GPU_INFO | awk '{print $1}') MEM_USED=$(echo $GPU_INFO | awk '{print $2}') echo "[$TIMESTAMP] GPU: ${GPU_UTIL}%, VRAM: ${MEM_USED}MiB" >> $LOG_FILE # 警告：显存超过90% if [ "$MEM_USED" -gt 22000 ]; then echo " WARNING: High VRAM usage detected!" >> $LOG_FILE fi sleep 2 done

使用方法：

chmod +x monitor_gpu.sh ./monitor_gpu.sh &

它会自动生成日志文件，记录每次使用情况，便于后期复盘。

8. 总结：构建完整的GPU观测闭环

通过本文的学习，你应该已经掌握了如何全面监控GPEN在运行过程中的GPU资源使用情况。

回顾重点内容：

1. 确认环境可用性：nvidia-smi是第一道门槛
2. 实时动态监控：用-l参数观察处理峰值
3. 数据记录分析：导出CSV做性能回溯
4. 结合操作验证：WebUI每一步对应资源变化
5. 发现问题优化：从低效到满载的调优路径
6. 自动化脚本辅助：长期运行更省心

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