El uso del topcomando en el terminal enumera los procesos, ordenados por su uso de CPU (y puede cambiarlo para ordenar por otro parámetro)
¿Hay un equivalente para la GPU?
Respuestas:
AMD tiene dos opciones
fglrx (controladores de código cerrado):
aticonfig --odgc --odgt
Fuente: monitoreo de uso de GPU
watch nvidia-smipara actualizaciones en tiempo real.
sudo apt-get radeontop) no funciona con el fglrx (necesita raíz). ¡Hurra! Lamentablemente, RadeonTop no proporciona ninguna lectura de temperatura.
xserver-allow-tcp=true. Buscar en este sitio con estas palabras clave debería conducir al resultado.
watch -n 1 nvidia-smime dio actualizaciones en tiempo real. watch nvidia-smitiene un retraso de actualización de 2 segundos.
sudo intel_gpu_topdebería darle actualizaciones en tiempo real para Intel GPUS.
Nvidia: para actualizar continuamente la salida de nvidia-smi, puede usar nvidia-smi --loop=1(intervalo de actualización de 1 segundo) o nvidia-smi --loop-ms=1000(intervalo de actualización de 1000 milisegundos).
-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.
FYI:
Puede usar gpustat, que es un script de línea de comandos simple (contenedor para nvidia-smi) para consultar y monitorear el estado de la GPU:
pip install gpustat
Para Intel:
Instale intel-gpu-tools (es probable que ya estén instaladas)
sudo apt-get install intel-gpu-tools
Inicie la toputilidad like con
sudo intel_gpu_top
Comprueba tus estadísticas y luego sal con Ctrl+C
Eso es lo que obtienes:
Gracias @Mitch! :)
Puede usar las miradas del programa de monitoreo con su complemento de monitoreo de GPU :
sudo apt-get install -y python-pip; sudo pip install glances[gpu]sudo glances
También monitorea la CPU, el disco IO, el espacio en disco, la red y algunas otras cosas:
pip install nvidia-ml-py3
sudoy cuando se instala solo para el usuario: pip install --user glances[gpu]y luego se ejecuta glances.
Me gusta usarlo conkycomo monitor en tiempo real para CPU y GPU. La instalación es sencilla:
sudo apt install conky
En este caso, he arrancado usando la GPU integrada en lugar de la nVidia GTX 970M:
El conkycódigo se adapta dependiendo de si se inicia con prime-select intelo prime-select nvidia:
En este caso, he arrancado usando la nVidia GTX 970M en lugar de la GPU integrada:
El código conky se modificó recientemente para detectar automáticamente la GPU. Ahora no tiene que modificarse manualmente al reiniciar a una 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}
Se pueden encontrar diferentes versiones de la lista completa de códigos en estas respuestas:
Yo uso el siguiente comando:
nvidia-smi -l 2
y me da actualizaciones cada 2 segundos.
O:
watch -n0.1 "nvidia-settings -q GPUUtilization -q useddedicatedgpumemory"
Y en AMD, use:
aticonfig --odgc --odgt
