Github：https://github.com/xieqk/ntop

一、快速开始

1.1 下载

下载好后可直接运行，或参考下面的 使用 部分查看如何加入环境变量并在任意位置直接运行。

1.2 介绍

简单写了一个在 Linux 下将 nvidia-smi 和 top 命令输出整合的一个小工具，查看正在使用GPU的进程，并将相关信息整理输出。

输出内容包括：

顶部：CPU 及内存占用情况（绿色：占用低，蓝色：中等，红色：占用高）

  • CPU 占用量/率
  • 内存 占用量/率

表一：nvidia-smi 输出信息的上半部分

  • 每个 GPU 卡的显存占用量/率和计算资源占用率

表二：nvidia-smi 输出信息的下半部分

  • 每个卡上占用进程，及 PID、显存占用、用户名和进程使用命令

表三：通过进程 PID 在 top 输出中查询到的相关信息

  • 每个主进程的 PID、用户名、线程数、CPU占用率（一核为100%），真实运行时间，CPU时间

示例图如下：

ntop

1.3 使用

将可执行程序所在目录加入环境变量，即可直接在命令行任何位置使用 ntop 查看当前 GPU 使用情况。

下例中已将该可执行程序复制到了 Home 目录下的 bin 文件夹中(~/bin)，然后将该目录添加进环境变量如下（一次性）。

1
export PATH=$PATH:~/bin

也可将上述语句加入 ~/.bashrc 文件的末尾，即可在每次登录时均将 ~/bin 目录加入用户环境变量（当前窗口需 source ~/.bashec 激活一下）。

由于程序用使用了颜色输出，在通过 watch 命令持续监控时需要加 --color 参数，如：

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# 每一秒输出一次：-n 1
watch --color -n 1 ntop

二、从源码开始

2.1 安装依赖

  • psutil
  • tabulate
  • pyinstaller

Conda 安装

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conda install -c conda-forge psutil tabulate pyinstaller

(或) Pip 安装

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pip install -i https://opentuna.cn/pypi/web/simple psutil tabulate pyinstaller

2.2 运行

依赖安装完成后，不出意外直接运行即可

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python ntop.py
# 或
python ntop-3090.py

2.3 构建可执行程序

其中带3090表示支持3090显卡，不带表示支持30系以前代的显卡。

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2
3
# -F 打包成单个文件，-n 指定输出名字
pyinstaller -F ntop.py -n ntop
pyinstaller -F ntop-3090.py -n ntop

打包后，可在 dist 文件夹中找到可执行程序。