Linux下查看CPU和GPU使用情况

忘是亡心i 2022-02-20 07:19 371阅读 0赞

# [Linux查看GPU信息和使用情况][Linux_GPU] #

Linux查看显卡信息：

lspci | grep -i vga

使用nvidia GPU可以：

lspci | grep -i nvidia

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> <code>[root@gpu-server-002 ~]</code><code># lspci | grep -i nvidia</code> <code>02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1)</code> <code>02:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10ef (rev a1)</code> <code>03:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1)</code> <code>03:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10ef (rev a1)</code> <code>82:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1)</code> <code>82:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10ef (rev a1)</code> <code>83:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1)</code> <code>83:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10ef (rev a1)</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

前边的序号 "00:0f.0"是显卡的代号(这里是用的虚拟机);

查看指定显卡的详细信息用以下指令：

lspci -v -s 00:0f.0

Linux查看Nvidia显卡信息及使用情况

Nvidia自带一个命令行工具可以查看显存的使用情况：

nvidia-smi

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> <code>[root@gpu-server-002 ~]</code><code># nvidia-smi</code> <code>Tue Nov 27 00:20:51 2018&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; </code> <code>+-----------------------------------------------------------------------------+</code> <code>| NVIDIA-SMI 384.98&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Driver Version: 384.98&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; |</code> <code>|-------------------------------+----------------------+----------------------+</code> <code>| GPU&nbsp; Name&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Persistence-M| Bus-Id&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |</code> <code>| Fan&nbsp; Temp&nbsp; Perf&nbsp; Pwr:Usage</code><code>/Cap</code><code>|&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Memory-Usage | GPU-Util&nbsp; Compute M. |</code> <code>|===============================+======================+======================|</code> <code>|&nbsp;&nbsp; 0&nbsp; GeForce GTX 108...&nbsp; On&nbsp;&nbsp; | 00000000:02:00.0 Off |&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; N</code><code>/A</code>&nbsp;<code>|</code> <code>| 66%&nbsp;&nbsp; 85C&nbsp;&nbsp;&nbsp; P2&nbsp;&nbsp; 175W / 250W |&nbsp; 10795MiB / 11172MiB |&nbsp;&nbsp;&nbsp; 100%&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Default |</code> <code>+-------------------------------+----------------------+----------------------+</code> <code>|&nbsp;&nbsp; 1&nbsp; GeForce GTX 108...&nbsp; On&nbsp;&nbsp; | 00000000:03:00.0 Off |&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; N</code><code>/A</code>&nbsp;<code>|</code> <code>| 56%&nbsp;&nbsp; 83C&nbsp;&nbsp;&nbsp; P2&nbsp;&nbsp; 162W / 250W |&nbsp; 10795MiB / 11172MiB |&nbsp;&nbsp;&nbsp; 100%&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Default |</code> <code>+-------------------------------+----------------------+----------------------+</code> <code>|&nbsp;&nbsp; 2&nbsp; GeForce GTX 108...&nbsp; On&nbsp;&nbsp; | 00000000:82:00.0 Off |&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; N</code><code>/A</code>&nbsp;<code>|</code> <code>| 52%&nbsp;&nbsp; 82C&nbsp;&nbsp;&nbsp; P2&nbsp;&nbsp; 250W / 250W |&nbsp; 10795MiB / 11172MiB |&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 90%&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Default |</code> <code>+-------------------------------+----------------------+----------------------+</code> <code>|&nbsp;&nbsp; 3&nbsp; GeForce GTX 108...&nbsp; On&nbsp;&nbsp; | 00000000:83:00.0 Off |&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; N</code><code>/A</code>&nbsp;<code>|</code> <code>| 54%&nbsp;&nbsp; 83C&nbsp;&nbsp;&nbsp; P2&nbsp;&nbsp; 126W / 250W |&nbsp; 10795MiB / 11172MiB |&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 82%&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Default |</code> <code>+-------------------------------+----------------------+----------------------+</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code>&nbsp; <code>+-----------------------------------------------------------------------------+</code> <code>| Processes:&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; GPU Memory |</code> <code>|&nbsp; GPU&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; PID&nbsp;&nbsp; Type&nbsp;&nbsp; Process name&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Usage&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; |</code> <code>|=============================================================================|</code> <code>|&nbsp;&nbsp;&nbsp; 0&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 11161&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; C&nbsp;&nbsp; python&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 10785MiB |</code> <code>|&nbsp;&nbsp;&nbsp; 1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 11161&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; C&nbsp;&nbsp; python&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 10785MiB |</code> <code>|&nbsp;&nbsp;&nbsp; 2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 12049&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; C&nbsp;&nbsp; python&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 10785MiB |</code> <code>|&nbsp;&nbsp;&nbsp; 3&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 12049&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; C&nbsp;&nbsp; python&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 10785MiB |</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

表头释义：

Fan：显示风扇转速，数值在0到100%之间，是计算机的期望转速，如果计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了，显示出来就是N/A；   
Temp：显卡内部的温度，单位是摄氏度；  
Perf：表征性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小性能；  
Pwr：能耗表示；   
Bus-Id：涉及GPU总线的相关信息；   
Disp.A：是Display Active的意思，表示GPU的显示是否初始化；   
Memory Usage：显存的使用率；   
Volatile GPU-Util：浮动的GPU利用率；  
Compute M：计算模式；   
下边的Processes显示每块GPU上每个进程所使用的显存情况。

如果要周期性的输出显卡的使用情况，可以用watch指令实现：

watch -n 10 nvidia-smi  
命令行参数-n后边跟的是执行命令的周期，以s为单位。

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作者：-牧野-   
来源：CSDN   
原文：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/78146797   
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

## CPU使用情况查看 ##

**动态查看**

打开终端，输入：

top

*  1

即可看到实时的CPU使用情况，如下图所示：

![在这里插入图片描述][70]

按Ctrl+C退出查看。

**查看版本**

top -h

*  1

即可看到当前procps-ng的版本。

## GPU使用情况查看 ##

**静态查看**  
在终端输入如下命令即可实现GPU使用情况的静态查看：

invidia-smi

*  1

效果如下图所示：

![在这里插入图片描述][70 1]

**动态查看**

在终端输入：

watch -n 0.5 nvidia-smi

*  1

即可实现动态查看。-n后面的数字是更新的时间间隔。

![在这里插入图片描述][70 2]

[Linux_GPU]: https://www.cnblogs.com/weifeng1463/p/10025813.html
[70]: /images/20220220/1d5d0bd9ff5f4c90ab306dd4feae1aed.png
[70 1]: /images/20220220/9648d9b5b0c14eb48d381bfcbc7f60ea.png
[70 2]: /images/20220220/f939aa04ec5540f493063b5b05135139.png