1. nvidia-smi：这是NVIDIA官方推荐的系统管理工具，支持跨平台使用（Linux、Windows等），能够实时监控GPU的温度、功率、利用率和内存使用情况。它是最基本且广泛使用的GPU监控工具，适合日常的GPU状态监控。
2. nvitop：这是一款强大的实时监控工具，能够以交互式彩色界面展示GPU设备和进程状态，支持树视图、环境变量查看等功能。相比nvidia-smi，nvitop提供了更丰富的监控信息和更高的可视化效果，非常适合需要详细监控和资源管理的用户。
3. gpustat：基于nvidia-smi的命令行工具，界面简洁，适合需要快速获取GPU状态摘要的用户。它支持JSON输出，方便与其他系统集成。
4. nvtop：类似于Linux下的top和htop，nvtop为NVIDIA GPU提供实时监控，包括关键信息的实时图表。它适合需要实时监控GPU任务和资源使用的场景。
5. GPU Monitor：这是一个开源项目，专为深度学习和高性能计算领域设计，支持单机和集群环境。它利用NVML的Python绑定，提供高效的数据采集和存储功能，并支持与InfluxDB和Grafana的无缝对接，实现直观的可视化监控。
6. DCGM（Data Center GPU Manager） ：这是NVIDIA推出的专为GPU集群管理和监控设计的工具，能够提供健康检测、诊断与报警等功能。结合Prometheus和Grafana，DCGM可以实时监测GPU的显存占用、算力利用率、温度和功率等多项指标。
7. GPU-Z：TechPowerUp开发的工具，提供详细的GPU硬件信息和状态监控，适合需要硬件级详细信息的用户。
8. jupyterlab-nvdashboard：这是一个Jupyter Lab的插件，将GPU监控信息添加到Jupyter环境中，适合在Jupyter Notebook中进行深度学习模型调试的用户。
根据具体需求选择合适的工具，例如对于日常监控和简单需求，可以选择nvidia-smi或nvtop；对于需要更详细和可视化的监控，则可以选择nvitop或GPU Monitor；而对于集群环境，则推荐使用DCGM进行集中管理。
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