Linux如何查看GPU
时间: 2023-10-27 10:54:04 浏览: 1211
在Linux系统中,你可以使用以下几种方法来查看GPU信息:
1. 使用命令行工具lspci:打开终端,执行命令"lspci | grep -i vga",它会列出所有连接到系统的图形设备,包括GPU。
2. 使用命令行工具lshw:打开终端,执行命令"sudo lshw -C display",它会显示系统中所有图形设备的详细信息,包括GPU。
3. 使用命令行工具nvidia-smi:如果你的系统使用NVIDIA显卡驱动,可以执行命令"nvidia-smi"来查看GPU的详细信息,包括显存使用情况、温度、功耗等。
4. 使用图形界面工具:如果你使用的是带有图形界面的Linux发行版,可以通过系统设置或者图形界面工具来查看GPU信息。不同的发行版可能有不同的工具,例如NVIDIA X Server Settings。
请注意,以上方法中的某些命令可能需要以root权限或者sudo方式执行。
相关问题
linux查看Gpu
### 查看 Linux 系统中的 GPU 信息
在 Linux 中有多种方法可以查询 GPU 的详细信息。对于安装了 `lspci` 工具的系统,可以通过命令行工具轻松获取这些数据。
#### 使用 lspci 命令
最简单的方式之一是通过 `lspci` 来识别硬件设备并过滤出与 VGA 兼容控制器有关的内容:
```bash
lspci | grep -i vga
```
这条指令会显示当前计算机上的图形适配器型号和其他相关信息[^2]。
#### 查询更详细的 GPU 属性
如果需要获得更加详尽的数据,则可利用 `glxinfo` 或者 `nvidia-smi`(针对 NVIDIA 显卡):
##### 对于非专有的开源驱动程序:
```bash
glxinfo | grep "OpenGL renderer"
```
这将返回 OpenGL 渲染引擎的名字以及所使用的显卡名称。
##### 针对NVIDIA专有驱动用户:
当已经正确配置好官方提供的闭源驱动之后, 可执行如下命令:
```bash
nvidia-smi
```
上述命令不仅能够提供关于 GPU 设备的状态报告,还包括温度、功耗等运行参数。
#### 利用 Vulkan SDK (适用于支持Vulkan API 的GPU)
如果有安装 Vulkan SDK , 还能借助 vkmark 或其他基于此API的应用来进行性能测试的同时了解GPU详情.
```bash
vkcube --api=vulkan
```
该应用程序启动一个小立方体演示项目,在终端窗口内打印出渲染过程中涉及的具体物理装置名目.
linux 查看gpu
在Linux中,可以使用nvidia-smi命令来查看GPU的使用情况。这是NVIDIA自带的工具,可以显示GPU的相关信息,如显存使用情况等。
另外,如果你在运行程序时需要指定使用哪块显卡,你可以在运行程序前使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=GPU编号的方式来指定使用哪块显卡。如果使用多块显卡,建议在程序中进行相应的设置,而不是直接使用python命令运行脚本,这样可以避免占用全部显卡。
如果你对NVIDIA GPU的系列技术文档感兴趣,可以参考NVIDIA的官方文档。这些文档包含了CUDA编程入门教程、接口的详细使用指南、编程案例,以及关于opencv和pytorch的学习教程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [查看linux下的GPU状态和使用情况](https://blog.csdn.net/baidu_38870026/article/details/108715152)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Linux查看GPU信息和使用情况](https://blog.csdn.net/weiyumeizi/article/details/83035711)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [NVIDIA CUDA编程指南/opencv教程/pytorch教程(中文版)](https://download.csdn.net/download/m0_73878864/88265083)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
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