监控GPU服务器的CPU使用率可以通过多种方法实现，以下是一些常见的方法和工具：
1. 使用命令行工具：
在Linux系统中，可以使用top命令实时查看系统中各个进程的资源占用情况，包括CPU使用率。top命令会显示任务队列信息、系统时间、运行时间、当前登录用户、负载平均值、任务状态、CPU状态、内存状态等详细信息。
ps命令也可以用来查看CPU使用率。例如，ps -ef | grep python可以查看Python进程的详细信息，包括CPU使用率。
2. 使用云服务提供商的监控工具：
大多数云服务提供商（如阿里云、腾讯云等）提供了内置的监控功能，可以直接通过云服务控制台查看GPU服务器的CPU使用率。例如，阿里云的云监控插件可以采集活跃进程的CPU使用率，并在控制台中展示。
腾讯云也支持通过自定义监控服务来监控GPU服务器的CPU使用率，并将数据上传到监控平台进行分析。
3. 使用第三方工具：
nvidia-smi是一个常用的工具，不仅可以监控GPU使用情况，还可以通过命令行查看CPU使用率。例如，nvidia-smi --format=csv可以以CSV格式输出GPU和CPU的使用情况。
gpustat是一个开源工具，可以结合nvidia-smi来监控GPU和CPU的使用情况。通过安装gpustat库并运行相关脚本，可以实时查看CPU和GPU的使用率。
4. 通过脚本和自动化工具：
可以编写脚本来定期收集和分析CPU使用率数据。例如，使用Python编写脚本，结合nvidia-ml-py库来读取GPU和CPU的使用率，并将数据上传到监控系统。
使用watch命令结合top或nvidia-smi命令，可以实现定时监控CPU使用率。例如，watch -n 1 nvidia-smi可以每秒刷新一次GPU和CPU的使用情况。
5. 可视化和告警机制：
将监控数据可视化，例如使用TensorBoard或Prometheus等工具，可以将CPU使用率数据展示在图表中，并设置告警规则，当CPU使用率超过预设阈值时发送通知。
配置告警规则，例如当CPU使用率达到70%时发送通知，以便及时处理性能瓶颈。
通过以上方法，可以有效地监控GPU服务器的CPU使用率，及时发现和解决性能问题，确保系统的稳定性和高效运行。
