执行intel_gpu_top命令之后，这个显示界面请详细解释

执行 `intel_gpu_top` 命令后，会打开一个实时的GPU性能监视器界面。该界面主要分为以下几个部分：

1. **顶部信息栏**：顶部信息栏显示了顶部信息栏包括GPU型号、当前频率和温度、GPU使用率以及帧速率等信息。

2. **GPU核心使用情况**：该区域显示了每个GPU核心的使用情况。每个核心都有一个单独的条形图，显示了该核心的使用率以及运行的进程。

3. **GPU内存使用情况**：该区域显示了GPU内存的使用情况。包括已用内存、可用内存和使用率等信息。

4. **温度和功率**：该区域显示了GPU的温度和功率信息。包括GPU和内存的温度以及功率使用情况。

5. **命令行选项**：可以在底部的命令行中使用一些选项，例如调整刷新间隔时间、显示的核心数量等。

需要注意的是，`intel_gpu_top` 命令只能在安装了 Intel 显卡驱动的 Linux 系统中使用，并且需要使用 root 权限来运行。

相关问题

解释__global__ void matrix_mul_gpu

__global__ void matrix_mul_gpu 是一个 CUDA C/C++ 程序中的函数声明，表示这个函数是在 GPU 上运行的，可以被并行执行。具体来说，这个函数将会在 GPU 上运行，用于矩阵相乘的计算。

__global__ 是 CUDA C/C++ 中的一个关键字，用于标识这个函数是在 GPU 上执行的设备函数（device function）。在 CUDA 中，我们可以使用设备函数来实现并行计算，其中 __global__ 关键字告诉编译器这个函数应该被编译成在 GPU 上执行的代码。

void 表示这个函数没有返回值，而 matrix_mul_gpu 则是这个函数的名称，可以根据需要自定义。在函数的参数列表中，我们可以指定输入参数和输出参数，以便在 GPU 上执行时进行计算。

TF_GPU_ALLOCATOR=cuda_malloc_async这个怎么使用

要设置环境变量 `TF_GPU_ALLOCATOR=cuda_malloc_async`，可以在 Terminal 中使用以下命令：

export TF_GPU_ALLOCATOR=cuda_malloc_async

这样设置后，可以在 Python 脚本中调用 TensorFlow 时生效。如果需要永久设置这个环境变量，可以将上述命令添加到 `~/.bashrc` 或 `~/.bash_profile` 文件中，并执行以下命令使其立即生效：

source ~/.bashrc  # or source ~/.bash_profile

需要注意的是，这个环境变量只有在使用 GPU 训练时才会生效，对于 CPU 训练无效。另外，这个环境变量的设置可能会对训练速度和显存使用效率产生影响，因此需要根据实际情况进行调整。