查看占用GPU资源的进程所属docker容器，并杀死 docker 中的僵尸进程！

叁歲伎倆 2024-03-24 23:33 26阅读 0赞

#### 查看占用GPU资源的所属docker 进程，并杀死 docker 中的僵尸进程！ ####

*   *  问题描述：
     *  查看当前占用GPU资源的进程属于哪个Docker容器
     *  杀死 docker 中的僵尸进程

### 问题描述： ###

*  **问题1**：一台服务器，每个人在上面 `run` 一个容器，跑各自的代码，虽然通过 `nvidia-smi` 可以看到**每个进程占用的 GPU**，但是不好找进程对应的容器 `id`，就没法确认到底是谁占用了较多GPU。
 *  **问题2**：当我们在自己的 `docker` 容器中使用GPU进行模型训练时，训练完毕后，发现GPU 仍然被占用着，这些占用GPU 的进程就是 **僵尸进程**，只有 `kill` 掉 这些进程，显卡资源才得到释放。

### 查看当前占用GPU资源的进程属于哪个Docker容器 ###

通过 **`nvidia-smi`** 查看进程占用GPU情况，但是不好找进程对应的容器id：

*  容器内部，使用 `nvidia-smi` 命令无法看到 GPU 资源详情
 *  `nvidia-smi` 只能在容器外部用户下，进行查看:  
    ![在这里插入图片描述][3ddf4ad3d048496cb3acb499c92bbe53.png]

通过 **`docker ps`** 查看所有运行的容器：

![在这里插入图片描述][43d448aafa224d0d99845c400cde2d20.png]

然后一个一个运行`docker top containerId | grep PID`，根据返回情况判断这个进程在哪个容器里面 ( 注 ：`containerId` 可以是 `CONTAINER ID` 前四位)。

比如 `docker top c34c | grep 21096` ，返回为空，说明不在这个容器里面，接着再试直到找到容器为止。  
![在这里插入图片描述][4bdd6ce5430c4946ad6e4e8c2651c728.png]  
这么做实在是太麻烦了，可以把上面这个过程写成shell脚本，就看了一个 [shell教程][shell] 就可以写出来。

**shell脚本**

#!/bin/bash
    # find docker container by process id
    processId=
    # 提取程序的名字
    PROGNAME=$(basename $0)
    usage () {
        
        echo " $PROGNAME [-p --processId] or $PROGNAME"
        return
    }
    # 一个while case用来提取参数
    while [[ -n $1 ]]; do
        case $1 in  
        -p | --processId) shift
                          processId=$1
                          ;;  
        -h | --help) usage
                     exit
                     ;;  
        *) usage >&2 
           exit 1
           ;;  
        esac
        shift
    done
    
    # 定义一个函数
    findCon () {
        
        # $1 是函数的输入
        local pId=$1
        # awk '{print $1,$NF}' 打印第一列和最后一列，即容器ID和容器Name，awk 'NR != 1' 不打印第一行
        # read代表读入变量
        docker ps | awk '{print $1,$NF}' | awk 'NR != 1' | while read conId conName; do
                    # 对pId的grep使用正则表达式，不然的话如果输入进程pId为21则会匹配到21274，通过前后加入空格匹配就可以防止出现这种问题
                    local temp="[[:space:]]\{1\}${pId}[[:space:]]\{1\}"
                    if [[ -n $(docker top $conId | grep -e $temp) ]]; then
                       printf "%s\t\t%s\t\t%s\t\t" $pId $conId $conName
                        break
                    fi
                done
        return
    }
    
    
    # 如果 $processId不为空
    if [[ -n $processId  ]]; then
        # 判断输入是否为数字
        if [[ $processId =~ ^[0-9]+$ ]]; then
            printf "conId%s\t\t\tconName%s\n" $conId $conName
            findCon $processId
        else
            echo "Please input number"
            exit 1
        fi
    else
        num=1
       printf "PID\t\tconId%s\t\t\tconName%s\t\t\tGPU Memory\n" $conId $conName
        # 这一串awk操作为提取进程id和GPU使用情况，然后去掉空格，-F为设定awk分隔符，在命令行输出一边就看懂了
        nvidia-smi -q 2>&1| awk '/Process ID|Used GPU Memory/' | awk '{gsub(/[[:blank:]]*/,"",$0);print $0}' | awk -F ":" '{print $NF}' | while read item; do
        if [[ $(($num % 2)) != 0 ]]; then
            findCon $item
        else
            printf "%s\n" $item
        fi
        num=$((num+1))
        done
    fi

### 杀死 docker 中的僵尸进程 ###

我们在自己的 `docker` 容器中使用GPU进行模型训练时，训练完毕后，发现GPU 仍然被占用着:

![在这里插入图片描述][c42919906ed14a8d9d84d68468e3bfc5.png]

1、 先根据 进程的ID 查询其所属容器

![在这里插入图片描述][aa268427e9a44045a8949828df1fb423.png]  
2、使用 `jobs -l` 或者 `ps -ef` 查看改容器内的进程 ID，定位僵尸进程

# 在docker 容器外使用一下命令
    docker exec 容器名/容器ID ps -ef
    
    # docker 容器内
    ps -ef

![在这里插入图片描述][738cf26beca945258580fac2383545e2.png]

3、 **杀死 父进程**

![在这里插入图片描述][e41e87c306764e9881194bd62b0d2d7e.png]

kill -9 父进程的PID

![在这里插入图片描述][9bc6f593f40e473f963626ea5f9cb0a3.png]  
4、再查看GPU占用情况

![在这里插入图片描述][ce996c69b4e84b61a4bb04d2540a9052.png]

*  此时已经没有僵尸进程占用GPU！！！

**注：仅供学习参考，如有不足，欢迎指正！**

[3ddf4ad3d048496cb3acb499c92bbe53.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/1b036f74035843f49352700277c3be10.png
[43d448aafa224d0d99845c400cde2d20.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/a70b985b3fd64482a48815acb1ec9c2f.png
[4bdd6ce5430c4946ad6e4e8c2651c728.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/8dac7abd21f94aea8765fe5eaa0a4322.png
[shell]: https://www.kancloud.cn/thinkphp/linux-command-line/39456
[c42919906ed14a8d9d84d68468e3bfc5.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/f77bcd25480e47488264d28fd9032073.png
[aa268427e9a44045a8949828df1fb423.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/da95c68ef9ce45068023d07ebe016407.png
[738cf26beca945258580fac2383545e2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/4dc47ba83dd94f4384836799de117fd4.png
[e41e87c306764e9881194bd62b0d2d7e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/c8bf21227dcb409a83c375dbc4ad9f1e.png
[9bc6f593f40e473f963626ea5f9cb0a3.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/1614dc1035e24fbea41a60bd93a1bf0a.png
[ce996c69b4e84b61a4bb04d2540a9052.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/ac168f8daa3f414db08992be5a63fc8a.png