nvidia-smi命令輸出如下：
+-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 390.87 Driver Version: 390.87 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 GeForce GTX 108... Off | 00000000:17:00.0 On | N/A | | 33% 58C P2 68W / 250W | 6280MiB / 11175MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 1 GeForce GTX 108... Off | 00000000:65:00.0 Off | N/A | | 40% 71C P2 138W / 250W | 621MiB / 11178MiB | 78% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 2 GeForce GTX 108... Off | 00000000:B3:00.0 Off | N/A | | 38% 65C P2 97W / 250W | 811MiB / 11178MiB | 17% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| | 0 1348 G /usr/lib/xorg/Xorg 157MiB | | 0 2017 G compiz 106MiB | | 0 6206 C ./build/tools/caffe 6005MiB | | 1 13007 C ...ION/daisida/caffe-ssd/build/tools/caffe 609MiB | | 2 9815 C ...ION/daisida/caffe-ssd/build/tools/caffe 799MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+
解釋：
第一欄的Fan：N/A是風扇轉速，從0到100%之間變動，這個速度是計算機期望的風扇轉速，實際情況下如果風扇堵轉，可能打不到顯示的轉速。有的設備不會返回轉速，因為它不依賴風扇冷卻而是通過其他外設保持低溫（比如我們實驗室的服務器是常年放在空調房間里的）。
第二欄的Temp：是溫度，單位攝氏度。
第三欄的Perf：是性能狀態，從P0到P12，P0表示最大性能，P12表示狀態最小性能。
第四欄下方的Pwr：是能耗，上方的Persistence-M：是持續模式的狀態，持續模式雖然耗能大，但是在新的GPU應用啟動時，花費的時間更少，這里顯示的是off的狀態。
第五欄的Bus-Id是涉及GPU總線的東西，domain:bus:device.function
第六欄的Disp.A是Display Active，表示GPU的顯示是否初始化。
第五第六欄下方的Memory Usage是顯存使用率。
第七欄是浮動的GPU利用率。
第八欄上方是關於ECC的東西。
第八欄下方Compute M是計算模式。
下面一張表示每個進程占用的顯存使用率。
顯存占用和GPU占用是兩個不一樣的東西，顯卡是由GPU和顯存等組成的，顯存和GPU的關系有點類似於內存和CPU的關系。跑caffe代碼的時候顯存占得少，GPU占得多，跑TensorFlow代碼的時候，顯存占得多，GPU占得少。
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作者：天嵐1993_量產機
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/sallyxyl1993/article/details/62220424
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