O uso do top
comando nos terminais lista os processos, classificados pelo uso da CPU (e você pode alterá-lo para classificar por outro parâmetro)
Existe um equivalente para a GPU?
O uso do top
comando nos terminais lista os processos, classificados pelo uso da CPU (e você pode alterá-lo para classificar por outro parâmetro)
Existe um equivalente para a GPU?
Respostas:
AMD tem duas opções
fglrx (drivers de código fechado):
aticonfig --odgc --odgt
Fonte: Monitoramento de uso da GPU
watch nvidia-smi
para atualizações em tempo real.
sudo apt-get radeontop
) não funcionam com o fglrx (precisa de root). Viva! Infelizmente, o RadeonTop não fornece nenhuma leitura de temperatura.
xserver-allow-tcp=true
. A pesquisa neste site com essas palavras-chave deve levar ao resultado.
watch -n 1 nvidia-smi
me deu atualizações em tempo real. watch nvidia-smi
tem um atraso de atualização de 2 segundos.
sudo intel_gpu_top
deve fornecer atualizações em tempo real para o intel gpus.
Nvidia: para atualizar continuamente a saída de nvidia-smi
, você pode usar nvidia-smi --loop=1
(intervalo de atualização de 1 segundo) ou nvidia-smi --loop-ms=1000
(intervalo de atualização de 1000 milissegundos).
-l SEC, --loop=SEC
Continuously report query data at the specified interval, rather than
the default of just once. The application will sleep in-between
queries. Note that on Linux ECC error or XID error events will print
out during the sleep period if the -x flag was not specified. Pressing
Ctrl+C at any time will abort the loop, which will otherwise run indef‐
initely. If no argument is specified for the -l form a default inter‐
val of 5 seconds is used.
-lms ms, --loop-ms=ms
Same as -l,--loop but in milliseconds.
PARA SUA INFORMAÇÃO:
Você pode usar gpustat
, que é um script de linha de comando simples (wrapper para nvidia-smi) para consultar e monitorar o status da GPU:
pip install gpustat
Para Intel:
Instale intel-gpu-tools (é provável que eles já estejam instalados)
sudo apt-get install intel-gpu-tools
Inicie o top
utilitário like com
sudo intel_gpu_top
Verifique suas estatísticas e saia com Ctrl+C
É isso que você recebe:
Obrigado @Mitch! :)
Você pode usar os relances do programa de monitoramento com seu plug-in de monitoramento da GPU :
sudo apt-get install -y python-pip; sudo pip install glances[gpu]
sudo glances
Ele também monitora a CPU, E / S de disco, espaço em disco, rede e algumas outras coisas:
pip install nvidia-ml-py3
sudo
e quando é instalado apenas para o usuário: pip install --user glances[gpu]
e depois executa glances
.
Eu gosto de usar conky
como monitor em tempo real para CPU e GPU. A instalação é simples:
sudo apt install conky
Neste exemplo, eu inicializei usando a GPU integrada em vez da nVidia GTX 970M:
O conky
código se adapta dependendo se inicializado com prime-select intel
ou prime-select nvidia
:
Neste exemplo, inicializei usando a nVidia GTX 970M em vez da GPU integrada:
O código conky foi modificado recentemente para detectar automaticamente a GPU. Agora, não precisa ser modificado manualmente ao reiniciar em uma GPU diferente:
#------------+
# Intel iGPU |
#------------+
${color orange}${hr 1}${if_existing /sys/class/drm/card0/gt_cur_freq_mhz}
${color2}${voffset 5}Intel® Skylake GT2 HD 530 iGPU @${alignr}${color green}
${execpi .001 (cat /sys/class/drm/card0/gt_cur_freq_mhz)} MHz
${color}${goto 13}Min. Freq:${goto 120}${color green}${execpi .001 (cat /sys/class/drm/card0/gt_min_freq_mhz)} MHz${color}${goto 210}Max. Freq:${alignr}${color green}${execpi .001 (cat /sys/class/drm/card0/gt_max_freq_mhz)} MHz
${color orange}${hr 1}${else}
#------------+
# Nvidia GPU |
#------------+
#${color orange}${hr 1}${if_match "${lsmod | grep nvidia_uvm}">""}
${color2}${voffset 5}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=gpu_name --format=csv,noheader)} ${color1}@ ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=clocks.sm --format=csv,noheader)} ${alignr}${color1}Temp: ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=temperature.gpu --format=csv,noheader)}°C
${color1}${voffset 5}Ver: ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader)} ${color1} P-State: ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=pstate --format=csv,noheader)} ${alignr}${color1}BIOS: ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=vbios_version --format=csv,noheader)}
${color1}${voffset 5}GPU:${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu --format=csv,noheader)} ${color1}Ram:${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=utilization.memory --format=csv,noheader)} ${color1}Pwr:${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=power.draw --format=csv,noheader)} ${alignr}${color1}Freq: ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=clocks.mem --format=csv,noheader)}
${color orange}${hr 1}${endif}
Versões diferentes da lista de códigos completa podem ser encontradas nestas respostas:
Eu uso o seguinte comando:
nvidia-smi -l 2
e isso me atualiza a cada 2 segundos.
Ou:
watch -n0.1 "nvidia-settings -q GPUUtilization -q useddedicatedgpumemory"
E na AMD, use:
aticonfig --odgc --odgt