在我们输入nvidia-smi命令时只能显示进程号，然后根据进程号查看用户名。这个脚本可以直接显示用户名。

如有多块显卡，可执行 sh nvidia.sh 0 #计算0显卡的剩余显存 sh nvidia,sh 1 #计算1显卡的剩余显存 sh nvidia,sh 2 #计算2显卡的剩余显存 多张显卡以此类推；显卡号与显卡位置互不影响；三系卡、二系卡脚本通用； 注：执行脚本后面必须加参数0或者1【2、3、4、5、6、7、8】；否则会报错；也不可添加英文字母或中文字母；否则也会报错。 nvidia-smi --format=csv --query-gpu=memory.free #也可直接查看显卡的剩余显存，但是和计算的有一定的差异；

GPUtil GPUtil是一个Python模块，用于使用nvidia-smi从NVIDA GPU获取GPU状态。 GPUtil查找计算机上的所有GPU，确定其可用性并返回可用GPU的有序列表。 可用性是GPUtil的基础GPUtil是一个Python模块，用于使用nvidia-smi从NVIDA GPU获取GPU状态。 GPUtil查找计算机上的所有GPU，确定其可用性并返回可用GPU的有序列表。 可用性基于当前的内存消耗和每个GPU的负载。 该模块在编写时就考虑到了深度学习的GPU选择，但它不是特定于任务/库的，它可以应用于任何任务，在此情况下识别可用的GPU可能会很有用。 目录表

nvidia-sim简称NVSMI，提供监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能，一个跨平台工具，支持标准的NVIDIA驱动程序支持的Linux和WindowsServer 2008 R2 开始的64位系统

将NVIDIA GPU利用率记录到文件的示例 此存储库包含一些小代码示例，这些示例说明如何使用nvidia-smi将GPU使用率记录到CSV文件中，以及如何使用python脚本来绘制结果。 使用脚本log_gpu_utilization.sh开始记录gpu利用率。 通过按CTRL+C退出日志记录。 要显示GPU利用率，请运行脚本plot_nvidia_dump.py ： $ python plot_nvidia_dump.py gpu_log_[timestamp].csv 您可以通过提供GPU的整数ID来过滤掉GPU。 为了通过这些ID过滤器，可使用--filter-ids命令行参数plot_nvidia_dump.py ： $ python plot_nvidia_dump.py gpu_log_[timestamp].csv --filter-ids 6 仅显示ID为6的GPU

环保 交互式Nvidia-GPU进程查看器。 该项目的灵感来自 ，这是一种丰富nvidia-smi输出的工具。 使用正则表达式从子中读取nvidia-smi的输出，效率不高。 同时，有一个功能强大的交互式GPU监控工具 。 但是用C编写，这使其缺乏可移植性。 而且，在安装过程中自行编译确实很不方便。 因此，我做了这个回购。 在阅读的源代码（控制台文件管理器）时，我得到了很多帮助。 此存储库中的某些文件是根据GPLv3许可证从复制和修改的。 产品特点 信息量丰富的花式输出：比带有彩色花式盒子绘图的nvidia-smi显示更多信息。 监视器模式：可以作为资源监视器运行，而不是仅打印一次结果。 （与，使用命令watch -c支持有限） 交互式：在监视模式下响应用户输入。 （与） 效率： 使用查询装置状态直接与高速缓存他们ttl_cache从 ，而不是解析的输出nvidia-smi 。

nvidia-smi的简介、安装使用的安装包

操作系统驱动内核版本原代码，一定要查看内核版本和原代码是否匹配；首先，执行 yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r);若执行得不到对应版本uname -r原代码文件，去官网(http://www.rpmfind.net/linux/rpm2html/search.php?query=kernel-devel && https://pkgs.org/download/kernel-devel)手动下载对应版本uname -r文件

nvidia-smi.1.pdf

Win10系统NVIDIA-SMI实时刷新