lspci | grep -i vga
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这样就可以显示机器上的显卡信息,比如
[root@localhost conf]# lspci | grep -i vga
01:00.0 VGA compatible controller: nVidia Corporation Device 1081 (rev a1)
02:00.0 VGA compatible controller: nVidia Corporation GT215 [GeForce GT 240] (rev a2)
08:05.0 VGA compatible controller: ASPEED Technology, Inc. ASPEED Graphics Family (rev 10)
如果想看详细的信息,比如 GeForce GT 240,即 02:00.0
[root@localhost conf]# lspci -v -s 02:00.0
02:00.0 VGA compatible controller: nVidia Corporation GT215 [GeForce GT 240] (rev a2) (prog-if 00 [VGA controller])
Subsystem: ASUSTeK Computer Inc. Device 8351
Flags: bus master, fast devsel, latency 0, IRQ 169
Memory at f9000000 (32-bit, non-prefetchable) [size=16M]
Memory at d0000000 (64-bit, prefetchable) [size=256M]
Memory at ce000000 (64-bit, prefetchable) [size=32M]
I/O ports at bc00 [size=128]
[virtual] Expansion ROM at f8f80000 [disabled] [size=512K]
……………………………
可以看到GT240的显存是 256M
Linux查看显卡信息:
lspci | grep -i vga
使用nvidia GPU可以:
lspci | grep -i nvidia
在网上找了好久想找到怎么查看系统gpu使用率的方法,却一无所获。发了个求助帖也没人回应,想了想还是靠自己接着找吧。国内网站没有就只好去国外网站找了。。凭着我小学三年级的英语,终于被我找到了一个方法。在这里写给大家。
首先呢,要使用命令lspci | grep -i vga 查看你的显卡是NVIDIA的还是Intel的。对于NVIDIA的直接装个NVIDIA的驱动就可以查看了,这个网上有教程不多说。对于Intel的显卡,其实道理也是一样的,只是没有方法而已。显卡信息如下图所示:
首先,安装intel-gpu-tools工具,
这个工具是比较方便查看intel gpu使用情况的工具,而且还很容易安装, 一个命令行即可。例如:
yum
install
intel-gpu-tools。
安装完毕后, 系统中会多种三个gpu工具: intel_gpu_abrt intel_gpu_time intel_gpu_top
其中,常用的是intel_gpu_top和intel_gpu_time。 下面就简单介绍一下, 具体内容可以再去查man手册。
使用intel_gpu_top命令之后呢,会出现一个1秒刷新一次的页面,如下所示:
Linux查看显卡信息:
[python] view
plain copy
lspci | grep -i vga
使用nvidia
GPU可以:
[python] view
plain copy
lspci | grep -i nvidia
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:
[python] view
plain copy
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:
[python] view
plain copy
nvidia-smi
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:
[python] view
plain copy
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。
1.查看显卡信息
由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡,这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息
“00:06.0”,这一个参数是总线编号,第二个是插槽编号,第三个是功能编号,它们都是十六进制的数字。
2.查看显存以及GPU的使用情况
Nvidia自带一个命令行工具可以查看显存的使用情况: nvidia-smi
参数解释:
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,上述测试环境没有,可参考它图如下:
3.周期性的输出显卡的使用情况
可以参考如下命令:
命令行参数-n后边跟的是执行命令的周期,以s为单位。
1.列出所有可用的Nvidia设备
2.列出每个GPU卡的详细信息
3.查询某个GPU卡的详细信息 (指定GPU卡的id,只截图一部分)
4.要以1秒的更新间隔监控GPU的总体使用情况
5.要以1秒的更新间隔监视每个进程的GPU使用情况
6.加上-pm参数可设置持久模式:0/禁用,1/启用
7.加上-e参数可以切换ECC支持:0/禁用,1/启用
8. 加上-r参数可以重启某个GPU卡(0是GPU卡的序号)
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