nvidia-smi top

抱歉，我不太明白你的问题。你是想了解nvidia-smi top命令吗？如果是的话，这个命令可以显示正在运行的NVIDIA GPU进程和它们的资源使用情况，可以帮助您监控GPU的使用情况。您可以使用以下命令来查看nvidia-smi top的使用方法：

nvidia-smi top

该命令将显示类似top命令的实时更新的表格，其中包含GPU进程的详细信息，如PID，GPU使用率，内存使用率等。

相关问题

依据显卡占用率top

依据显卡占用率top是指根据显卡的占用率来排序显示当前系统中哪个进程或应用程序正在最大程度地使用显卡资源。这可以帮助我们了解系统中哪些任务对显卡的负载较高，从而进行性能优化或资源调度。

在Linux系统中，可以使用nvidia-smi命令来查看显卡的占用率信息。该命令可以显示当前系统中所有正在使用NVIDIA显卡的进程及其对显存、GPU利用率等的占用情况。通过查看占用率top，我们可以找到占用显卡资源较高的进程或应用程序。

在Windows系统中，可以使用任务管理器来查看显卡的占用率信息。打开任务管理器后，选择“性能”选项卡，然后在左侧选择“GPU”选项，即可显示当前系统中所有正在使用显卡的进程及其对显存、GPU利用率等的占用情况。通过排序显示，我们可以找到占用显卡资源较高的进程或应用程序。

tx2-12v使用例程

TX2-12V是一款基于NVIDIA TX2（Tegra X2）开发板的变体，它通常是指搭载了12伏电源供电的Jetson TX2开发平台。这个平台常用于深度学习、计算机视觉和机器人等领域的边缘计算应用。

使用例程可能包括：

1. **启动系统**：
- 使用`sudo poweron`命令开机，或者通过连接USB线并运行配套软件来初始化。

2. **安装软件环境**：
- 安装Linux操作系统（如Ubuntu），然后更新软件包：`sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade`.

3. **配置CUDA和TensorFlow**：
- 配置CUDA支持：`sudo nvidia-smi`查看GPU状态，然后按照官方文档安装CUDA和cuDNN。
- 安装TensorFlow或其他深度学习框架：`pip install tensorflow-gpu`。

4. **运行深度学习任务**：
- 编写Python脚本训练模型或部署预训练模型处理图像或视频数据，例如识别物体、分类或跟踪。

5. **监控和调试**：
- 使用Jupyter Notebook进行交互式开发，`jupyter notebook`启动服务器。
- 监控系统的资源使用情况：`nvidia-smi top` 或 `top` 查看CPU和GPU负载。