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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）
