Linux如何查看GPU

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：

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:

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:

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.

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%"]
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