Utilisation de la topcommande dans les processus de listes de terminaux, triée en fonction de l’utilisation de leur CPU (et vous pouvez la changer pour trier par un autre paramètre)

Existe-t-il un équivalent pour le GPU?

Ce type demande à propos de la RAM utilisée par GPU

• Pour les GPU Nvidia, il existe un outil nvidia-smi qui peut afficher l'utilisation de la mémoire, l'utilisation du GPU et la température du GPU.
• Pour les processeurs graphiques Intel, vous pouvez utiliser les outils intel-gpu .

• AMD a deux options

  1. fglrx (drivers source fermés):

     aticonfig --odgc --odgt
     

  2. Et pour mesa (pilotes open source), vous pouvez utiliser RadeonTop .

^{Source: surveillance de l'utilisation du GPU}

Nvidia: pour mettre à jour en permanence la sortie de nvidia-smi, vous pouvez utiliser nvidia-smi --loop=1(intervalle de rafraîchissement de 1 seconde) ou nvidia-smi --loop-ms=1000(intervalle de rafraîchissement de 1000 millisecondes).

   -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:

• Comment enregistrer la charge GPU?
• L'utilisation du processeur graphique est N / A lors de l'utilisation de nvidia-smi

Vous pouvez utiliser gpustatun simple script de ligne de commande (encapsuleur pour nvidia-smi) pour interroger et surveiller le statut du processeur graphique:

Pour Intel:

1. Installez intel-gpu-tools (il est probable qu'ils sont déjà installés)

   sudo apt-get install intel-gpu-tools 
   

2. Lancez l' toputilitaire like avec

   sudo intel_gpu_top
   

3. Vérifiez vos statistiques puis quittez avec Ctrl+C

C'est ce que tu as:

Merci @Mitch! :)

Vous pouvez utiliser le programme de surveillance des regards avec sa surveillance GPU plug-in:

• Open source
• à installer: sudo apt-get install -y python-pip; sudo pip install glances[gpu]
• lancer: sudo glances

Il surveille également le processeur, les entrées / sorties de disque, l'espace disque, le réseau et quelques autres choses:

Conky

J'aime utiliser conkycomme moniteur en temps réel pour le processeur et le processeur graphique. L'installation est simple:

sudo apt install conky

Intel i7-6700HQ iGPU HD 530

Dans ce cas, j'ai démarré en utilisant le GPU intégré plutôt que le nVidia GTX 970M:

Le conkycode s'adapte en fonction du démarrage avec prime-select intelou prime-select nvidia:

nVidia GPU GTX 970M

Dans ce cas, j'ai démarré en utilisant le nVidia GTX 970M plutôt que le GPU intégré:

Code de conky

Le code de conky a été récemment modifié pour détecter automatiquement le GPU. Maintenant, il n’est pas nécessaire de le modifier à la main lors du redémarrage sur un autre GPU:

#------------+
# 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}

Différentes versions de la liste de code complète peuvent être trouvées dans les réponses suivantes:

• conky transparent
• Réglage à haute performance

J'utilise la commande suivante:

nvidia-smi -l 2

et il me donne des mises à jour toutes les 2 secondes.

Ou :

watch -n0.1 "nvidia-settings -q GPUUtilization -q useddedicatedgpumemory"

Et sur AMD, utilisez:

aticonfig --odgc --odgt