linux 如何查看gpu卡

是几种在Linux系统中查看GPU卡详细信息的方法，涵盖不同厂商（NVIDIA、AMD、Intel）及通用工具的使用场景：

使用 lspci 命令检测PCI设备中的GPU信息

此方法适用于所有类型的显卡,通过枚举PCI总线上的设备实现基础识别。

• 操作步骤：

   # 查找包含"VGA"关键字的设备（通用方案）
   lspci | grep -i vga
   # 若已知品牌如NVIDIA，可精准过滤
   lspci | grep -i nvidia
   # 查看指定设备的详细参数（示例地址需替换实际值）
   lspci -v -s [设备ID]      #lspci -v -s 04:00.0

• 输出解析：典型结果会显示类似 04:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GP104 [GeForce GTX 1080] 的内容，其中包含设备路径、厂商名称和型号，该命令还能提供中断号、内存映射范围等底层信息。
• 适用场景：快速确认系统是否识别到硬件,尤其适合未安装专用驱动时的初步排查。

NVIDIA专属工具 nvidia-smi

针对NVIDIA显卡的性能监控与状态管理工具,需预先安装官方驱动。

• 前提条件：确保已正确安装对应版本的NVIDIA驱动（如通过 apt/yum 包管理器或手动编译安装）。
• 执行方式：直接输入 nvidia-smi，界面将实时展示以下关键指标：
  | 字段 | 说明 | 示例值 |
  |———————|————————————–|———————-|
  | Fan | 风扇转速百分比 | N/A（被动散热时无数据）|
  | Temp | 核心温度（℃） | 35C |
  | Perf | 性能模式等级（P0=最大性能） | P0 |
  | Pwr:Usage/Cap | 当前功耗/最大功率限制 | 25W / 300W |
  | Memory-Usage | 已用显存/总容量 | 0MiB / 16160MiB |
  | GPU-Util | GPU利用率百分比 | 0% |
  | Processes | 正在使用该GPU的进程列表 | python train.py |
• 扩展用法：结合 watch -n 10 nvidia-smi 实现每10秒刷新一次的动态监控。
• 优势：直观呈现负载分布、显存占用及进程关联关系,便于调试资源瓶颈问题。

系统级硬件查询命令组合

(1) lshw 全面硬件报告

   sudo lshw -C display     # "-C"参数指定过滤类别为显示器相关设备
   ```包括设备描述、总线位置、驱动程序版本等结构化数据，例如对于GTX 1080会显示 `product: GP104 [GeForce GTX 1080]`，并标注驱动模块为 `driver=nvidia`。
# (2) `hwinfo --gfxcard` 深度解析
   此命令生成详尽的配置清单，涵盖时钟频率、支持的视频编码格式等高级属性，适合需要完整技术规格的场景，但信息量较大需耐心浏览。
# (3) OpenGL环境验证——`glxinfo`
   ```bash
   glxinfo | grep -i "dedicated video"

可获取GPU分配给显示任务的专用内存大小,辅助判断虚拟化环境中的3D渲染能力是否正常。

其他厂商方案

AMD显卡监控——radeontop

安装并运行 sudo apt install radeontop && radeontop，以图形化界面展示GPU时钟频率、温度曲线和计算单元活跃度,特别适合ROCm开源驱动下的能效优化分析。

Intel核显诊断工具链

• 基础信息采集：sudo apt install inxi && inxi -F，在输出段落中找到 “Graphics” 部分获取集成显卡型号。
• 驱动稳定性测试：sudo apt install intel-gpu-tools && i915_verify_state --display,验证内核模式设置是否符合预期。

图形化工具辅助（可选）

当偏好可视化操作时，推荐安装 hardinfo：

   sudo apt install hardinfo   # Debian/Ubuntu系适用

启动后切换至 “设备” 标签页，可交互式查看各组件拓扑结构,对桌面用户友好且无需记忆复杂指令。

常见疑问解答（FAQs）

Q1: nvidia-smi 报错“command not found”，如何解决？

✅ 原因：未安装NVIDIA驱动或环境变量未配置。
📌 解决步骤：
① 确认驱动已安装：dpkg -l | grep nvidia；
② 若缺失则添加CUDA仓库后重新安装；
③ 确保PATH包含/usr/local/bin目录（通常安装路径）。

Q2: 为什么 lspci 能看到设备但无法初始化3D加速？

✅ 可能原因：内核模块加载失败或权限不足。
📌 排查方法：
① 检查dmesg日志：dmesg | grep -i nvidia 寻找错误提示；
② 执行 sudo modprobe nvidia 强制加载驱动模块；
③ 验证用户组归属：确认当前用户属于 video 组（通过 groups $USER）。

通过上述方法组合使用，可全面掌握Linux系统中GPU的硬件状态、驱动兼容性和应用层性能表现，建议根据实际需求选择合适的工具，例如服务器端侧重命令行效率，而工作站用户可能更倾向