1. nvidia-smi：这是NVIDIA官方提供的命令行工具，广泛用于监控GPU的使用情况。通过nvidia-smi命令，可以查看GPU的温度、显存使用率、利用率、功耗等信息。例如，使用nvidia-smi dmon可以实时滚动显示GPU的状态信息。还可以结合watch命令，如watch -n 1 nvidia-smi，实现每秒刷新一次GPU状态。
2. nvtop：这是一个类似于htop的工具，专为NVIDIA GPU设计，提供实时的GPU性能监控界面。它支持动态图形化显示，包括温度、显存使用、GPU利用率等信息。
3. nvitop：这是另一个基于命令行但支持可视化的工具，结合了nvidia-smi和gpustat的功能，提供更丰富的数据支持和美观的界面。可以通过pip install nvitop安装，并运行nvitop来查看GPU状态。
4. gpustat：这是一个简洁且美观的GPU监控工具，适用于Linux系统。通过gpustat命令，可以快速查看GPU的基本使用情况，如温度、利用率和显存使用量。结合watch命令，可以实现实时动态监控。
5. Python库：对于需要通过编程方式监控GPU的用户，可以使用基于NVIDIA管理库（NVML）的Python库，如nvvidia-ml-py3和py3nvml。这些库提供了更高级的功能，如限制GPU资源分配和管理。
6. 其他工具：还有一些其他工具和方法，如MSI Afterburner（适用于Windows系统），gmonitor（适用于Linux系统），以及Jupyter Lab插件jupyterlab-nvdashboard等，这些工具可以帮助用户更好地管理和优化GPU资源。
通过以上工具和方法，用户可以根据自己的需求选择合适的GPU监控方式，从而有效管理和优化GPU资源的使用。
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