在设备监控模式下运行nvidia-smi，例如:

$ nvidia-smi dmon -d 3 -s pcvumt
# gpu   pwr gtemp mtemp  mclk  pclk pviol tviol    sm   mem   enc   dec    fb  bar1 rxpci txpci
# Idx     W     C     C   MHz   MHz     %  bool     %     %     %     %    MB    MB  MB/s  MB/s
    0   273    54     -  9501  2025     0     0   100    11     0     0 18943    75  5906   659
    0   280    54     -  9501  2025     0     0   100    11     0     0 18943    75  7404   650
    0   277    54     -  9501  2025     0     0   100    11     0     0 18943    75  7386   719
    0   279    55     -  9501  2025     0     0    99    11     0     0 18945    75  6592   692
    0   281    55     -  9501  2025     0     0    99    11     0     0 18945    75  7760   641
    0   279    55     -  9501  2025     0     0    99    11     0     0 18945    75  7775   668
    0   279    55     -  9501  2025     0     0   100    11     0     0 18947    75  7589   690
    0   281    55     -  9501  2025     0     0    99    12     0     0 18947    75  7514   657
    0   279    55     -  9501  2025     0     0   100    11     0     0 18947    75  6472   558
    0   280    54     -  9501  2025     0     0   100    11     0     0 18947    75  7066   683

完整的细节在man nvidia-smi。

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

我在一台windows机器上用下面的代码创建了一个批处理文件来监视每一秒。这对我很管用。

:loop
cls
"C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvidia-smi"
timeout /T 1
goto loop

如果你只想运行一次命令，NVIDIA -smi exe通常位于“C:\Program Files\NVIDIA Corporation”。

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:

我不知道有什么东西可以结合这些信息，但你可以使用nvidia-smi工具来获取原始数据，就像这样(感谢@jmsu关于-l的提示):

$ nvidia-smi -q -g 0 -d UTILIZATION -l

==============NVSMI LOG==============

Timestamp                       : Tue Nov 22 11:50:05 2011

Driver Version                  : 275.19

Attached GPUs                   : 2

GPU 0:1:0
    Utilization
        Gpu                     : 0 %
        Memory                  : 0 %

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。