您可以使用监控程序glances及其GPU监控插件:

开源 安装方法:sudo apt-get install -y python-pip;Sudo PIP安装[gpu] 启动:sudo扫视

它还监视CPU、磁盘IO、磁盘空间、网络和其他一些东西:

我发现gpustat非常有用。它可以与pip install gpustat一起安装，并按进程或用户打印使用情况。

如果你只是想找到运行在gpu上的进程，你可以简单地使用下面的命令:

lsof /dev/nvidia*

对我来说，nvidia-smi和watch -n 1 nvidia-smi在大多数情况下已经足够了。有时nvidia-smi显示没有进程，但gpu内存用完了，所以我需要使用上面的命令来查找进程。

只需使用watch nvidia-smi，它将默认以2s间隔输出消息。

例如，如下图:

你也可以使用watch -n 5 nvidia-smi (-n 5 by 5s interval)。

要获得使用资源的实时洞察，请执行:

Nvidia-smi -l

这将在每一秒循环并调用视图。

如果你不想在控制台历史记录中保留循环调用的过去痕迹，你也可以这样做:

观看-n0.1 nvidia-smi

其中0.1是时间间隔，单位为秒。

从这里下载并安装最新的稳定CUDA驱动程序(4.2)。在linux上，nVidia-smi 295.41给你你想要的。使用nvidia-smi:

[root@localhost release]# nvidia-smi 
Wed Sep 26 23:16:16 2012       
+------------------------------------------------------+                       
| NVIDIA-SMI 3.295.41   Driver Version: 295.41         |                       
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| Nb.  Name                     | Bus Id        Disp.  | Volatile ECC SB / DB |
| Fan   Temp   Power Usage /Cap | Memory Usage         | GPU Util. Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0.  Tesla C2050               | 0000:05:00.0  On     |         0          0 |
|  30%   62 C  P0    N/A /  N/A |   3%   70MB / 2687MB |   44%     Default    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| Compute processes:                                               GPU Memory |
|  GPU  PID     Process name                                       Usage      |
|=============================================================================|
|  0.  7336     ./align                                                 61MB  |
+-----------------------------------------------------------------------------+

编辑:在最新的NVIDIA驱动程序中，此支持仅限于特斯拉卡。