Linux运维笔记:1010实验室电脑资源规范使用指南

发布于:2025-06-04 ⋅ 阅读:(40) ⋅ 点赞:(0)


实验室的电脑配备了 CPU 和 GPU 资源,供多个子用户共享使用。为了避免资源冲突、提高效率并保护数据安全,大家需要规范使用工作站。以下是详细指导,帮助大家高效、协作地使用资源。

0. 检查资源使用情况,避免冲突

在运行代码前,务必检查 CPU 和 GPU 的使用情况,确保不与他人任务冲突。一起运行代码会降低性能,甚至导致程序崩溃。建议协商排队使用。

检查在线用户

  • 命令who
  • 作用:查看当前登录工作站的用户。
  • 操作:在终端输入以下命令:
    who
    
  • 输出示例
    user1   pts/0    2025-06-03 14:30 (192.168.1.10)
    user2   pts/1    2025-06-03 14:32 (10.0.0.5)
    
  • 说明:显示在线用户、登录时间和来源 IP。联系在线用户,确认他们的任务状态。

检查 CPU 使用情况

  • 命令htop
  • 作用:实时查看 CPU 和内存使用情况,识别占用资源的进程。
  • 操作
    1. 在终端输入:
      htop
      
    2. 查看“CPU”栏,检查使用率(例如 50% 表示一半负载)。
    3. F5 查看进程树,找到占用 CPU 的用户和程序(PID、用户、命令等)。
  • 建议:如果 CPU 占用高(如 >80%),联系相关用户,协商错开运行时间。

检查 GPU 使用情况

  • 命令nvidia-smi
  • 作用:查看 GPU 内存、利用率和运行进程。
  • 操作
    1. 在终端输入:
      nvidia-smi
      
    2. 检查“GPU-Util”列(GPU 利用率)和“Processes”部分(显示 PID、用户、程序名)。
  • 输出示例
    +---------------------------------------------------------------------------------+
    | NVIDIA-SMI 550.54.14    Driver Version: 550.54.14    CUDA Version: 12.4        |
    |-------------------------------+----------------------+-------------------------+
    | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC    |
    | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M.    |
    |===============================+======================+=========================|
    |   0  NVIDIA GeForce RTX 4090  Off  | 00000000:01:00.0 Off |                 Off    |
    | 30%   38C    P2    55W / 450W |  14704MiB / 24564MiB |      0%      Default    |
    +-------------------------------+----------------------+-------------------------+
    | Processes:                                                                      |
    |  GPU   GI   CI   PID   Type   Process name                  GPU Memory Usage    |
    |===============================+======================+=========================|
    |    0    N/A  N/A  12345   C    python                    14700MiB              |
    +-------------------------------+----------------------+-------------------------+
    
  • 建议:若 GPU 内存或利用率高,联系占用者(通过 PID 对应用户),商量排队使用

协作建议

  • 沟通:运行大任务前,与在线用户沟通,确认资源可用性。
  • 排队:协商使用时间,避免同时运行多个重负载任务。

1. 备份重要文件和数据

  • 重要性:工作站数据可能因硬件故障、误操作或系统问题丢失。
  • 建议
    1. 定期备份重要代码、数据和配置文件。
    2. 存储位置:
      • 个人电脑硬盘
      • U 盘或移动硬盘
      • 云存储(如百度网盘)
    3. 使用 SCP 命令FileZilla 软件(如下截图所示)可以快捷与个人主机文件传输
  • 注意:不要完全依赖工作站存储,意外情况随时可能发生!并且注意传入工作站的文件是否安全,切勿将疑似带有病毒的文件包传入!

在这里插入图片描述

2. 定期清理硬盘空间

  • 背景:工作站硬盘是公用的,空间有限,需共同维护。
  • 操作
    1. 检查磁盘使用情况:
      df -h
      
      • 查看挂载点(如 /home)的剩余空间。
    2. 查找大文件或无用数据:
      du -sh /home/* | sort -hr
      
      • 列出目录和文件大小,找出占用空间大的内容。
    3. 清理垃圾文件:
      • 删除临时文件、日志、旧数据包等。
      • 示例:删除 *.tmp 文件:
        rm -rf /home/your_username/*.tmp
        
  • 建议
    • 将不必要的文件转移到个人电脑或网盘。
    • 能不留的垃圾文件和数据包都删除,保持硬盘整洁。
    • 定期(例如每周)检查和清理。

3. 退出 ThinLinc 时注销,释放内存

  • 背景:ThinLinc 是实验室常用的远程桌面工具,退出时若不注销,会话可能继续占用内存,导致工作站性能下降或死机。

  • 操作

    1. 确认无程序需要后台运行。
    2. 点击桌面右上角的“注销”按钮(通常在系统菜单中)。
    3. 选择“注销”或“Log Out”,结束会话。

    在这里插入图片描述

  • 好处

    • 释放主机内存,减少资源占用。
    • 降低工作站死机风险,提高稳定性。
  • 注意

    • 但是若有长期任务(如训练模型),要确保任务在后台运行
    • 若再次登陆时,发现无法通过 ThinLinc 建立连接的问题,如下图所示把End existing session勾选上再次尝试
      在这里插入图片描述

4. 校外使用时配置 VPN

  • 需求:在校外访问实验室工作站需通过学校网络。
  • 操作
    1. 访问学校官网,找到 IT 或网络服务页面。
    2. 下载 VPN 连接软件:EasyConnect
    3. 安装并配置:
      • 输入学校提供的 VPN 服务器地址。
      • 使用您的学号/工号和密码登录。
    4. 连接成功后,通过 ThinLinc 或 SSH 访问工作站。
  • 建议
    • 确保 EasyConnect 版本与学校要求一致。
    • 校外使用时,保持 VPN 连接稳定,避免中断。

注意事项

  • 谨慎操作:管理员修改系统设置或删除文件前,确认权限和影响。
  • 备份:所有建议中,备份和沟通始终是关键,保护代码和数据。
  • 尊重他人:资源共享,优先沟通,协商使用

总结

规范使用实验室电脑资源是大家的责任!运行代码前检查 CPU(htop)和 GPU(nvidia-smi),用 who 确认在线用户,协商排队;备份重要数据,定期清理硬盘;退出 ThinLinc 时注销释放内存;校外使用时配置 EasyConnect VPN。让我们共同维护工作站的高效和稳定!

如有疑问,联系实验室管理员或群内讨论。谢谢配合!


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