另一种有用的监控方法是对消耗gpu的进程使用ps过滤。我经常用这个:

ps f -o user,pgrp,pid,pcpu,pmem,start,time,command -p `lsof -n -w -t /dev/nvidia*`

这将显示所有nvidia gpu利用进程和一些统计数据。lsof……检索当前用户拥有的nvidia GPU的所有进程的列表，并且ps -p…显示这些进程的ps结果。Ps f显示子/父进程关系/层次结构的良好格式，-o指定自定义格式。这个类似于ps u，但添加了进程组ID并删除了一些其他字段。

这与nvidia-smi相比的一个优点是，它将显示使用GPU的主进程以及进程分叉。

但是，它的一个缺点是它仅限于执行该命令的用户拥有的进程。为了将其开放给任何用户拥有的所有进程，我在lsof之前添加了一个sudo。

最后，我将它与手表结合起来，以获得持续的更新。所以，在最后，它看起来像:

watch -n 0.1 'ps f -o user,pgrp,pid,pcpu,pmem,start,time,command -p `sudo lsof -n -w -t /dev/nvidia*`'

它的输出如下:

Every 0.1s: ps f -o user,pgrp,pid,pcpu,pmem,start,time,command -p `sudo lsof -n -w -t /dev/nvi...  Mon Jun  6 14:03:20 2016
USER      PGRP   PID %CPU %MEM  STARTED     TIME COMMAND
grisait+ 27294 50934  0.0  0.1   Jun 02 00:01:40 /opt/google/chrome/chrome --type=gpu-process --channel=50877.0.2015482623
grisait+ 27294 50941  0.0  0.0   Jun 02 00:00:00  \_ /opt/google/chrome/chrome --type=gpu-broker
grisait+ 53596 53596 36.6  1.1 13:47:06 00:05:57 python -u process_examples.py
grisait+ 53596 33428  6.9  0.5 14:02:09 00:00:04  \_ python -u process_examples.py
grisait+ 53596 33773  7.5  0.5 14:02:19 00:00:04  \_ python -u process_examples.py
grisait+ 53596 34174  5.0  0.5 14:02:30 00:00:02  \_ python -u process_examples.py
grisait+ 28205 28205  905  1.5 13:30:39 04:56:09 python -u train.py
grisait+ 28205 28387  5.8  0.4 13:30:49 00:01:53  \_ python -u train.py
grisait+ 28205 28388  5.3  0.4 13:30:49 00:01:45  \_ python -u train.py
grisait+ 28205 28389  4.5  0.4 13:30:49 00:01:29  \_ python -u train.py
grisait+ 28205 28390  4.5  0.4 13:30:49 00:01:28  \_ python -u train.py
grisait+ 28205 28391  4.8  0.4 13:30:49 00:01:34  \_ python -u train.py

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。

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:

最近，我写了一个名为nvitop的监控工具，交互式NVIDIA-GPU进程查看器。

它是用纯Python编写的，易于安装。

从PyPI安装:

pip3 install --upgrade nvitop

从GitHub安装最新版本(推荐):

pip3 install git+https://github.com/XuehaiPan/nvitop.git#egg=nvitop

作为资源监视器运行:

nvitop -m

nvitop将像nvidia-smi一样显示GPU状态，但有额外的花式条和历史图。

对于进程，它将使用psutil收集进程信息，并显示USER， %CPU， %MEM, TIME和COMMAND字段，这比nvidia-smi详细得多。此外，它在监控模式下响应用户输入。您可以中断或终止gpu上的进程。

Nvitop提供了一个树视图屏幕和一个环境屏幕:

此外，nvitop还可以集成到其他应用程序中。例如，集成到PyTorch训练代码:

import os
from nvitop.core import host, CudaDevice, HostProcess, GpuProcess
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

device = CudaDevice(0)
this_process = GpuProcess(os.getpid(), device)
writer = SummaryWriter()
for epoch in range(n_epochs):

    # some training code here
    # ...

    this_process.update_gpu_status()
    writer.add_scalars(
        'monitoring',
        {
            'device/memory_used': float(device.memory_used()) / (1 << 20),  # convert bytes to MiBs
            'device/memory_percent': device.memory_percent(),
            'device/memory_utilization': device.memory_utilization(),
            'device/gpu_utilization': device.gpu_utilization(),

            'host/cpu_percent': host.cpu_percent(),
            'host/memory_percent': host.virtual_memory().percent,

            'process/cpu_percent': this_process.cpu_percent(),
            'process/memory_percent': this_process.memory_percent(),
            'process/used_gpu_memory': float(this_process.gpu_memory()) / (1 << 20),  # convert bytes to MiBs
            'process/gpu_sm_utilization': this_process.gpu_sm_utilization(),
            'process/gpu_memory_utilization': this_process.gpu_memory_utilization(),
        },
        global_step
    )

详情见https://github.com/XuehaiPan/nvitop。

注意:nvitop已获得GPLv3 License和Apache-2.0 License的双重授权。请随意将其作为您自己项目的依赖项使用。详见版权声明。

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。

在Linux Mint和Ubuntu中，你可以尝试"nvidia-smi——loop=1"