ubuntu 怎么查看GPU是否在使用

你想确认 GPU 是否在被程序使用，可以从几个角度来检查。
下面我给你按“实时监控”和“单次查询”两种方式讲。

方法 1：实时查看 GPU 利用率（推荐）

在终端运行：

watch -n 1 nvidia-smi

• watch -n 1 表示每秒刷新一次
• nvidia-smi 会显示 NVIDIA GPU 的使用情况

关键看这几列：

• GPU：GPU 编号（如果有多张显卡）
• Memory-Usage：显存使用量
• GPU-Util：GPU 利用率（百分比）
• Processes：正在使用 GPU 的进程及占用显存

如果 GPU-Util > 0% 且 Memory-Usage 在增加，说明程序正在用 GPU。

方法 2：单次查询 GPU 状态

nvidia-smi

它会显示当前瞬间的 GPU 状态，适合快速检查。

方法 3：用 PyTorch 查看是否在用 GPU

如果你的程序是用 PyTorch 写的，可以在代码里或终端里检查：

python -c "import torch; print('GPU 可用:', torch.cuda.is_available()); print('当前使用 GPU:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else '无')"

运行中可以随时查看：

import torch
print(torch.cuda.memory_allocated())  # 当前分配的显存
print(torch.cuda.memory_reserved())   # 当前缓存的显存

方法 4：查看系统进程占用 GPU

nvidia-smi -q | grep -A 5 "Processes"

会列出所有占用 GPU 的进程 ID、用户名、显存占用等。

方法 5：使用更详细的监控工具

• nvitop（类似 top 但专用于 GPU）

  pip install nvitop
  nvitop

  界面更直观，可以看到实时显存、利用率、温度等。

出现 sudo: ubuntu-drivers: command not found 是因为你的 Ubuntu 系统缺少 ubuntu-drivers-common 这个工具包（它是用来管理 NVIDIA 驱动的官方工具）。

先补装这个工具，再继续安装驱动即可，步骤很简单：

1. 先安装 ubuntu-drivers-common 工具

sudo apt update
sudo apt install -y ubuntu-drivers-common

• apt update 会更新软件源列表，确保能找到最新的工具包；
• apt install -y 会自动确认安装，不用手动输入 Y。

2. 检查工具是否安装成功

ubuntu-drivers --version

如果能显示版本号（比如 ubuntu-drivers 1:0.9.0.1），说明工具已可用。

3. 继续安装 NVIDIA 驱动（和之前步骤一致）

方法 1：自动检测并安装（推荐）

sudo ubuntu-drivers autoinstall

系统会自动识别你 GPU（Device 2684）适配的最新稳定驱动，一键安装。

方法 2：手动选择驱动（备选）

先查看可用驱动列表：

ubuntu-drivers devices

会输出类似这样的内容（重点看 recommended 标记的驱动）：

== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:03.0 ==
modalias : pci:v000010DEd00002684sv000010DEsd00001470bc03sc00i00
vendor   : NVIDIA Corporation
model    : Device 2684
driver   : nvidia-driver-550 - distro non-free recommended  # 推荐安装这个
driver   : nvidia-driver-545 - distro non-free
driver   : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin

然后安装带 recommended 的驱动（比如 550）：

sudo apt install -y nvidia-driver-550

4. 重启系统让驱动生效

sudo reboot

5. 验证驱动是否正常

重启后执行：

nvidia-smi

如果能看到 GPU 信息、驱动版本（比如 550.xx.xx）和 CUDA Version（12.4），说明驱动安装成功。

之后再按之前的步骤重新安装 PyTorch，torch.cuda.is_available() 就会返回 True，webui.py 也能正常调用 GPU 了。

如果中间遇到任何报错（比如安装工具时提示依赖问题），随时告诉我，我帮你解决。

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