`gpustat`

[ pypi ][pypi_gpustat]

比nvidia-smi更简洁？

截图: gpustat -cp

注意：这只适用于NVIDIA显卡，目前不支持AMD。欢迎贡献！

自我推广：gpustat的网页界面现已推出（alpha版）！查看gpustat-web。

快速安装

从[PyPI][pypi_gpustat]安装：

pip install gpustat

如果没有root（sudo）权限，请尝试在用户命名空间安装gpustat：pip install --user gpustat。

通过pip安装最新版本（master分支）：

pip install git+https://github.com/wookayin/gpustat.git@master

NVIDIA驱动和`pynvml`要求

[!重要] 不要： pip install pynvml，也不要在你的Python项目中包含[pynvml][pypi_wrong]作为依赖。这样做是无效的。

正确做法：pip install nvidia-ml-py。[nvidia-ml-py][pypi_pynvml]是NVIDIA官方的NVML Python绑定。

gpustat 1.2+：需要nvidia-ml-py >= 12.535.108（[#161][gh-issue-161]）
gpustat 1.0+：需要NVIDIA驱动450.00或更高版本，以及nvidia-ml-py >= 11.450.129。
如果你的NVIDIA驱动太旧，可以使用旧版的gpustat（pip install gpustat<1.0）。详见[#107][gh-issue-107]。

Python要求

gpustat<1.0：兼容Python 2.7和>=3.4
gpustat 1.0：[Python >= 3.4][gh-issue-66]
gpustat 1.1：Python >= 3.6

使用方法

$ gpustat

选项（请查看gpustat --help获取更多详情）：

--color : 强制彩色输出（即使stdout不是tty）
--no-color : 禁用彩色输出
-u, --show-user : 显示进程所有者的用户名
-c, --show-cmd : 显示进程名
-f, --show-full-cmd : 显示运行进程的完整命令和CPU统计信息
-p, --show-pid : 显示进程的PID
-F, --show-fan : 显示GPU风扇速度
-e, --show-codec : 显示编码器和/或解码器使用率
-P, --show-power : 显示GPU功率使用和/或限制（draw或draw,limit）
-a, --show-all : 显示上述所有GPU属性
--id : 仅针对指定索引的GPU进行查询（例如--id 0,1,2）
--no-processes : 不显示进程信息（用户、内存）（[#133][gh-issue-133]）
--watch, -i, --interval : 以监视模式运行（相当于watch gpustat）。表示更新间隔。
--json : JSON输出（[#10][gh-issue-10]）
--print-completion (bash|zsh|tcsh) : 打印shell补全脚本。使用方法见[#131][gh-issue-131]。

小贴士

如果出现问题，尝试gpustat --debug。
要定期监视，尝试gpustat --watch或gpustat -i（[#41][gh-issue-41]）。
- 对于旧版本，可以使用watch --color -n1.0 gpustat --color。
运行nvidia-smi daemon（需要root权限）将使查询GPU更快且消耗更少的CPU（[#54][gh-issue-54]）。
gpustat（和nvidia-smi）显示的GPU ID（索引）是PCI总线ID，而CUDA默认使用不同的排序（将最快的GPU分配最低ID）。因此，为确保CUDA和gpustat使用相同的GPU索引，请在设置CUDA程序的CUDA_VISIBLE_DEVICES之前，将CUDA_DEVICE_ORDER环境变量配置为PCI_BUS_ID： export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID。

默认显示

[0] GeForce GTX Titan X | 77°C,  96 % | 11848 / 12287 MB | python/52046(11821M)

[0]：GPU索引（从0开始）作为PCI_BUS_ID
GeForce GTX Titan X：GPU名称
77°C：GPU温度（摄氏度）
96 %：GPU利用率
11848 / 12287 MB：GPU内存使用情况（已用 / 总量）
python/...：GPU上运行的进程，所有者/命令行/PID（及其GPU内存使用量）

更新日志

见CHANGELOG.md

许可证

MIT许可证

gpustat