1. 使用nvidia-smi命令
nvidia-smi是NVIDIA官方提供的命令行工具，可以实时显示GPU的使用情况，包括利用率、显存使用、温度、功耗等信息。通过命令如nvidia-smi dmon可以持续监控GPU的状态，并输出到终端或文件中。
2. 使用nvtop工具
nvtop是一个基于命令行的实时GPU监控工具，类似于htop，能够动态显示GPU的多项性能指标，如温度、显存使用和GPU使用率，并带有图形化界面。安装命令为sudo apt install nvtop，运行命令为nvtop。
3. 使用nvitop工具
nvitop是基于命令行但支持可视化的工具，提供了比nvidia-smi更丰富的监控信息。安装命令为pip install nvitop，运行命令为nvitop。它结合了nvidia-smi和gpustat的功能，提供美观且信息丰富的监控界面。
4. 使用Python库进行监控
可以使用Python库如nvidia-ml-py3和py3nvml来监控GPU的使用情况。这些库提供了更灵活的API，可以用于编写自定义的监控脚本。
5. 使用GPU监控插件和仪表板
JupyterLab插件：jupyterlab-nvdashboard可以将GPU监控信息集成到Jupyter环境中，方便在数据科学和机器学习项目中使用。
Grafana仪表板：结合NVIDIA DCGM（Data Center GPU Manager）和Prometheus，可以在Grafana中创建GPU监控仪表板，实时展示GPU的显存占用、算力利用率、温度和功率等多项指标。
6. 使用第三方工具
MSI Afterburner：这是一个广泛使用的第三方工具，可以实时监控CPU和GPU的使用率、温度等信息，适用于游戏和高性能计算场景。
GPU-Z、AIDA64 Extreme和HWiNFO：这些工具可以显示GPU的详细信息，包括时钟速度、温度和功耗等。
7. 在Windows系统中使用内置工具
任务管理器：在Windows 10及以上版本中，任务管理器提供了GPU使用情况的监控功能，可以通过“性能”标签页查看GPU的负载、内存使用和温度等信息。
DirectX诊断工具：通过运行dxdiag命令，可以获取GPU的详细信息，包括名称、供应商、驱动程序版本和利用率等。
8. 使用Zabbix进行集中监控
在Windows物理机上，可以结合Zabbix Agent和nvidia-smi命令来实时监控GPU的使用率，并通过Zabbix Web界面查看监控数据。
9. 使用Elastic Observability与NVIDIA GPU监控工具
结合Elastic Observability和NVIDIA的GPU监控工具，可以将GPU指标通过Prometheus发布，并在Kibana中进行可视化分析。
通过以上方法，用户可以根据自己的需求选择合适的工具来监控GPU的使用性能，从而优化资源分配，提高系统效率，并及时发现潜在的硬件问题。
