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最近需要使用 nvprof 此时cuda 程序运行的性能，下面对使用过程进行简要记录，进行备忘：

• 常用使用命令：nvprof --unified-memory-profiling off python run.py （这是因为某块内存被设置了不允许分析，导致）参考： 
• nvprof --unified-memory-profiling off python run.py （2>run.txt 1>out.txt）
• nvprof --unified-memory-profiling off --print-gpu-trace python run.py 
• nvprof --unified-memory-profiling off --print-gpu-trace -o prof.nvvp python run.py
• nvvp prof.nvvp (使用 x11 forwarding) 
• ./run.sh 2>runsh_out.txt 

Non-Visual Profiler 和 Visual Profiler  的使用：

# nvprofnvprof python train_mnist.py nvprof --print-gpu-trace python train_mnist.py #nvvp (可以使用x11 forwarding 使用，当然更适合在本机使用)nvprof -o prof.nvvp python train_mnist.py （在GPU集群上生成 .nvvp文件）scp your_gpu_machine:/path/to/prof.nvvp . （scp 拷贝文件到本地）nvvp prof.nvvp （在本地机器上进行可视化分析）

参考链接：

 （简单使用教程）

 （nvidia 官网教程）

 （一个日本工程师写的文档，不错，本文大多命令摘自此文档，文档中有较为详细的实例截图，可以参考）

 (CSDN 上较为简洁的博客，可以参考使用)

 (德国一个简单介绍的资料)

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