服务器GPU状态怎么查？这几招让你轻松搞定

一、开头咱们先聊聊，为啥要查服务器GPU？

现在这年头，搞人工智能、做深度学习的朋友是越来越多了。你说你训练个模型，动不动就要花好几天时间，要是服务器上的GPU出点问题，那真是让人头疼。有时候你感觉代码跑得特别慢，结果一查，好家伙，GPU根本没在工作，白白浪费了电费和时间。所以啊，学会查询服务器GPU状态，就像开车得会看仪表盘一样，成了咱们必备的技能。

二、GPU查询的基本功：先认认这些命令行工具

说到查GPU，最常用的就是NVIDIA自家出的那个nvidia-smi命令了。你只要在服务器的命令行里输入这个，立马就能看到GPU的使用情况。

举个例子，你输入 nvidia-smi，屏幕上就会显示GPU的温度、使用率、内存占用等等信息，一目了然。

除了这个，还有一些其他的工具也挺好用：

• rocm-smi：如果你是AMD的显卡，这个命令就是你的好帮手
• gpustat：这个算是nvidia-smi的升级版，显示的信息更友好，看起来更舒服
• tegrastats：要是用的英伟达Jetson系列，那就得用这个了

三、nvidia-smi怎么用？我来手把手教你

咱们重点说说这个nvidia-smi，毕竟用的人最多。你打开终端，直接输入：

nvidia-smi

这时候会跳出来一个表格，里面信息挺多的，我挑几个重要的跟你说说：

你要是想定时刷新看状态，可以加上 -l 参数，比如 nvidia-smi -l 5 就是每5秒刷新一次。

四、Windows服务器怎么查？方法不一样哦

用Windows服务器的朋友可能要说啦，我们不用命令行啊！别急，Windows也有自己的查法。最简单的就是打开任务管理器，对，就是那个Ctrl+Alt+Del出来的那个。

你点到“性能”标签页，往下拉，如果服务器装了GPU，就能看到GPU的选项了。点进去就能看到使用率、温度这些基本信息。当然啦，你要是想看得更详细，可以下载个GPU-Z这样的软件，信息就更全了。

五、远程查询有妙招：不用跑机房也能掌握情况

现在的服务器好多都在机房托管，咱们总不能天天往机房跑吧？这时候就需要远程查询了。如果你用的是Linux服务器，可以用SSH连接上去，然后再运行nvidia-smi命令。

要是觉得命令行不够直观，还可以搭建个Web监控界面，比如用Prometheus + Grafana这套组合，做个漂亮的监控面板，坐在办公室里就能看到所有服务器的GPU状态，那感觉，就跟开了上帝视角一样爽！

六、GPU使用中的那些坑，我帮你踩过了

用了这么久的GPU，我也踩过不少坑，这里跟你分享分享，帮你省点事儿：

• 显存泄露：这个最坑人，程序跑着跑着显存就占满了，得定期重启
• 温度过高：GPU一热就降频，跑得就慢了，得注意散热
• 驱动问题：有时候驱动版本不对，GPU干脆就不工作
• 多卡负载不均：好几张卡，有的忙死，有的闲死

遇到这些问题别慌，多半都能解决。显存泄露就检查代码，温度高了就清灰加风扇，驱动不对就重装，多卡不均就调整任务分配。

七、高级玩法：自动化监控与报警

等你用熟练了，就可以玩点高级的了。你可以写个脚本定时检查GPU状态，一旦发现问题就自动发邮件或者发微信通知你。

比如说，你可以设置当GPU温度超过85度的时候自动报警，或者当某张卡闲置超过2小时就提醒你分配任务。这样你就不用老是盯着屏幕看了，省心多了。

八、实际案例：看看别人家是怎么查GPU的

我有个朋友在AI公司做运维，他们公司有上百台GPU服务器。他们就用了个自研的监控系统，每天自动收集所有GPU的状态信息，生成报告。哪个卡快坏了，哪个卡效率低了，系统都会提前预警。

有次他们发现某台服务器的GPU使用率突然下降，一查是散热片积灰太多导致降频，及时清理后避免了更大的损失。所以说啊，把GPU查询做好了，真的能省不少钱呢！

写在最后

好了，关于服务器GPU查询的事儿，我今天就聊这么多。其实这东西说难也不难，关键是得动手去试。你多在服务器上敲敲命令，慢慢就熟悉了。记住啊，定期检查GPU状态，及时发现问题，这样才能让你的服务器始终保持最佳状态，让你的模型训练事半功倍！