我不知道有什么东西可以结合这些信息，但你可以使用nvidia-smi工具来获取原始数据，就像这样(感谢@jmsu关于-l的提示):

$ nvidia-smi -q -g 0 -d UTILIZATION -l

==============NVSMI LOG==============

Timestamp                       : Tue Nov 22 11:50:05 2011

Driver Version                  : 275.19

Attached GPUs                   : 2

GPU 0:1:0
    Utilization
        Gpu                     : 0 %
        Memory                  : 0 %

我发现gpustat非常有用。它可以与pip install gpustat一起安装，并按进程或用户打印使用情况。

这可能不够优雅，但你可以尝试一下

while true; do sleep 2; nvidia-smi; done

我也尝试了@Edric的方法，它很有效，但我更喜欢nvidia-smi的原始布局。

在设备监控模式下运行nvidia-smi，例如:

$ nvidia-smi dmon -d 3 -s pcvumt
# gpu   pwr gtemp mtemp  mclk  pclk pviol tviol    sm   mem   enc   dec    fb  bar1 rxpci txpci
# Idx     W     C     C   MHz   MHz     %  bool     %     %     %     %    MB    MB  MB/s  MB/s
    0   273    54     -  9501  2025     0     0   100    11     0     0 18943    75  5906   659
    0   280    54     -  9501  2025     0     0   100    11     0     0 18943    75  7404   650
    0   277    54     -  9501  2025     0     0   100    11     0     0 18943    75  7386   719
    0   279    55     -  9501  2025     0     0    99    11     0     0 18945    75  6592   692
    0   281    55     -  9501  2025     0     0    99    11     0     0 18945    75  7760   641
    0   279    55     -  9501  2025     0     0    99    11     0     0 18945    75  7775   668
    0   279    55     -  9501  2025     0     0   100    11     0     0 18947    75  7589   690
    0   281    55     -  9501  2025     0     0    99    12     0     0 18947    75  7514   657
    0   279    55     -  9501  2025     0     0   100    11     0     0 18947    75  6472   558
    0   280    54     -  9501  2025     0     0   100    11     0     0 18947    75  7066   683

完整的细节在man nvidia-smi。

您可以使用监控程序glances及其GPU监控插件:

开源 安装方法:sudo apt-get install -y python-pip;Sudo PIP安装[gpu] 启动:sudo扫视

它还监视CPU、磁盘IO、磁盘空间、网络和其他一些东西:

在Linux Mint和Ubuntu中，你可以尝试"nvidia-smi——loop=1"