作为一名Ubuntu服务器用户，你可能经常遇到这样的疑问：我的服务器到底有没有装GPU？如果有，它是什么型号的？能不能被系统识别和使用？这些问题对于需要GPU加速的深度学习、科学计算或者图形渲染任务来说至关重要。
今天，我就来给大家详细讲解一下如何在Ubuntu服务器上检查GPU的各种方法，从最简单的命令到高级的监控工具，让你彻底掌握服务器的GPU状况。
为什么要检查服务器GPU
在深入具体操作之前，我们先来聊聊为什么需要检查服务器GPU。很多人可能觉得这个问题很简单，但实际上它涉及到多个层面的考虑。
硬件投资回报是个重要因素。如果你的服务器配备了昂贵的专业显卡，但你却不知道它的存在，那这笔投资就白白浪费了。性能优化也很关键，知道有GPU后，你可以将适合GPU加速的任务分配给它，大大提高工作效率。故障排查也需要了解GPU状态，当应用程序无法使用GPU时，你需要知道问题出在哪里。
记得有一次，我帮朋友检查他的深度学习服务器，他抱怨模型训练速度太慢，一直以为是数据量太大。结果我一检查，发现服务器其实配备了RTX 4090显卡，但因为驱动问题，系统根本没有识别到GPU，所有计算都在CPU上进行。解决了驱动问题后，训练速度提升了20多倍！
基础检查：系统是否识别GPU硬件
要检查Ubuntu服务器是否装有GPU，最基础的方法就是查看系统是否识别到了GPU硬件设备。
lspci命令是最直接有效的方法。打开终端，输入：
lspci | grep -i vga
这个命令会列出系统中所有的VGA兼容设备，通常就是你的显卡。如果系统中有独立显卡或者集成显卡，这里就会显示相应的信息。比如你可能看到类似这样的输出：
00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Alder Lake-P Integrated Graphics Controller
这表明系统识别到了英特尔的集成显卡。如果使用的是NVIDIA显卡，你可能会看到”NVIDIA Corporation”的字样。
另一个更详细的命令是lshw：
sudo lshw -C display
这个命令会提供显卡的制造商、型号、驱动状态等详细信息，比lspci更加全面。
如果你想要一个图形化的工具，可以安装lshw-gtk：
sudo apt-get install lshw-gtk
sudo lshw-gtk
这个工具会以图形界面的形式展示所有硬件信息，包括显卡，对于不习惯命令行的用户来说更加友好。
深入检测：GPU驱动与工作状态
系统识别GPU硬件只是第一步，更重要的是GPU驱动是否正常工作。没有正确的驱动程序，GPU就像没有汽油的跑车，再好的硬件也发挥不出性能。
对于NVIDIA显卡用户，nvidia-smi命令是必不可少的工具。在终端中输入：
nvidia-smi
如果返回类似于下面的信息，说明显卡驱动已经正确安装：
+–+
| NVIDIA-SMI 410.104 Driver Version: 410.104 CUDA Version: 10.0 |
|-+-+-+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
nvidia-smi不仅告诉你驱动是否安装，还提供了丰富的GPU状态信息：
- GPU型号和名称
- 驱动版本和CUDA版本
- GPU使用率和温度
- 显存使用情况
- 正在使用GPU的进程
如果系统提示”command not found”，那说明NVIDIA驱动还没有安装。这时候你可以先检查推荐的驱动版本：
ubuntu-drivers devices
然后安装推荐的驱动：
sudo ubuntu-drivers autoinstall
安装完成后记得重启系统，然后再次运行nvidia-smi确认驱动工作正常。
常见问题与解决方案
在实际操作过程中，你很可能会遇到各种问题。下面我列出几个最常见的问题及其解决方法。
问题一：Secure Boot导致驱动加载失败
如果你的系统启用了Secure Boot（安全启动），可能会阻止未签名的驱动加载，导致NVIDIA驱动无法正常工作。
解决方法有两个：一是进入BIOS设置，将Secure Boot设为Disabled；二是手动为NVIDIA驱动签名，这需要一些高级操作：
sudo apt install mokutil
sudo mokutil –disable-validation
问题二：物理连接问题
有时候GPU无法被识别是因为物理连接问题。可能是显卡没有正确插入PCIe插槽，或者供电不足。这时候你需要检查：
- 显卡是否牢固插入PCIe插槽
- 电源是否提供了足够的功率和正确的接口
- 数据线是否连接正确
问题三：驱动版本不兼容
不同的GPU型号可能需要特定版本的驱动程序。太新的驱动可能不支持老显卡，太老的驱动可能无法发挥新显卡的性能。最好使用ubuntu-drivers devices推荐的版本。
高级监控：实时掌握GPU状态
当你确认服务器有GPU并且驱动正常工作后，下一步就是实时监控GPU的状态，确保它在需要的时候能够发挥最大效能。
实时监控工具对于长期运行的任务特别重要。你可以使用watch命令结合nvidia-smi实现实时监控：
watch -n 1 nvidia-smi
这个命令会每1秒刷新一次GPU状态信息，让你实时了解GPU的使用情况。
另一个很好用的工具是gpustat，它是一个轻量级的GPU状态监控工具：
pip install gpustat
gpustat
gpustat的输出更加简洁明了，特别适合同时监控多块GPU的情况。
如果你喜欢htop那样的交互式界面，可以试试nvtop：
sudo apt-get install nvtop
nvtop
nvtop提供了类似htop的交互体验，你可以使用键盘快捷键进行操作，非常方便。
对于需要全面系统监控的用户，glances是个不错的选择：
pip install glances
glances
在glances界面中，你可以找到GPU相关的监控指标，同时还能监控CPU、内存、磁盘等其他系统资源。
应用层检测：确保软件能使用GPU
有时候，系统层面显示GPU一切正常，但具体应用就是无法使用GPU加速。这时候就需要在应用层进行检测。
以深度学习常用的PyTorch为例，你可以通过简单的Python代码检测GPU是否可用：
import torch
def check_gpu:
if torch.cuda.is_available:
print(f”CUDA is available. Using GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}”)
else:
print(“CUDA is not available. Using CPU.”)check_gpu
如果输出显示”CUDA is available. Using GPU: NVIDIA GeForce RTX 3080″之类的信息，说明PyTorch能够正常识别和使用GPU。
对于TensorFlow用户，检测方法类似：
import tensorflow as tf
print(“GPU Available: “, tf.config.list_physical_devices(‘GPU’))
除了深度学习框架，你还可以通过其他方式测试GPU性能。比如使用GPU压力测试工具，或者运行一些图形渲染任务，观察GPU使用率和温度变化。
还有一个实用的技巧是检查GPU计算能力。不同的GPU有不同的计算能力版本，这会影响支持的功能和性能。你可以通过NVIDIA官网查询你的GPU计算能力，或者在程序中动态检测。
总结与建议
检查Ubuntu服务器是否装有GPU并不是一个单一的操作，而是一个系统性的过程。从硬件识别到驱动状态，从系统监控到应用层检测，每个环节都很重要。
根据我的经验，我建议你按照以下步骤系统性地检查服务器GPU：
- 先用lspci | grep -i vga确认硬件是否存在
- 然后用nvidia-smi检查驱动是否正常工作
- 接着使用监控工具实时观察GPU状态
- 最后在应用层确认具体软件能否使用GPU加速
记住，不同的使用场景可能需要不同的检查重点。如果你主要做深度学习，那么PyTorch/TensorFlow的GPU检测就很重要；如果你主要做图形渲染，那么OpenGL/Vulkan的支持情况就需要重点关注。
希望这篇文章能帮助你全面掌握Ubuntu服务器GPU的检测方法。如果你在实践中遇到其他问题，欢迎在评论区分享，我们一起探讨解决方案！
内容均以整理官方公开资料，价格可能随活动调整，请以购买页面显示为准，如涉侵权，请联系客服处理。
本文由星速云发布。发布者：星速云。禁止采集与转载行为，违者必究。出处：https://www.67wa.com/144155.html
