nvidia-smi怎么看信息自己的项目

`nvidia-smi` 是 NVIDIA 提供的一个命令行工具，用于监控 NVIDIA GPU 的状态、性能以及显卡驱动的相关信息。如果你想要通过 `nvidia-smi` 查看与你的项目相关的GPU 使用情况，可以按照以下步骤操作：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 输入并运行 `nvidia-smi` 命令。这将显示一系列关于当前系统上所有连接的 NVIDIA GPU 的信息，包括 GPU ID、利用率、温度、内存使用等基本信息。

例如，你可能会看到类似这样的输出：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.94       Driver Version: 470.94.01   CUDA Version: 11.6     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce RTX 3090 Ti...  Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
|  52%   68C    P2    256W / 350W |      9GiB / 242GB |      95%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
| Processes:                                                                  |
|  GPU   PID   Type   Process name                             GPU Memory |
|=============================================================================|
|    0   2518      G   ...                                    91MiB |
|    0   3724      G   ...                                   39MiB |
|    0  10540      C   ...                                 106MiB |
|    0 160304      C   ...                                   4MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

在这个例子中，你可以关注以下几个部分：
- GPU Name: 显卡型号。
- GPU Utilization: GPU的使用率，表明了GPU资源是否被你的项目充分利用。
- Memory Usage: 显存使用情况，对于深度学习项目尤其重要，因为大型模型可能需要大量显存。
- Processes: 列出了正在占用GPU的进程，查看是否有与你的项目相关的PID（进程ID）。

如果你想了解特定项目的GPU使用情况，通常你需要知道该应用对应的PID，然后检查该行的信息。如果PID不属于你的项目，那么可能需要检查其他资源管理工具（如任务管理器）来确认GPU的具体使用情况。