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。

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。

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

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。

这可能不够优雅，但你可以尝试一下

while true; do sleep 2; nvidia-smi; done

我也尝试了@Edric的方法，它很有效，但我更喜欢nvidia-smi的原始布局。

你可以使用nvidia-smi pmon -i 0来监控GPU 0中的每个进程。 包括计算模式、sm使用情况、内存使用情况、编码器使用情况、解码器使用情况。