GPU 监控软件可以将“我的 GPU 感觉不好”转变为直接而清晰的解释，例如“热点激增、时钟下降和 VRAM 已满”。
在本指南中，我将引导您了解可用于 AI 作业、游戏叠加和长时间工作站会话的工具，并展示可帮助您诊断速度减慢、卡顿和崩溃的 GPU 指标。
最后，您将拥有适合您工作方式的 GPU 监控软件设置。您还将获得四个常见用例的可复制堆栈，因此您不必再次查找文章。
快速解答：按用例选择的顶级 GPU 监控软件
如果您只想要一个符合人们实际工作方式的简短列表，请从这些开始。在实践中，最好的 GPU 监控软件堆栈通常是一个组合：一件事用于快速检查，一件事用于覆盖或日志，一件事用于历史记录或警报。
这是快速地图：
| 使用案例 | 最佳起始堆栈 | 你得到什么 |
| AI 训练、推理、HPC 作业 | 英伟达-SMI (NVIDIA) 或 AMD SMI (AMD) + 日志记录/导出器 | 快速检查、可编写脚本的日志、轻松警报 |
| 在 Windows 上玩游戏 | MSI Afterburner + RTSS + 帧时间捕获工具 | 覆盖加上防卡顿与低 FPS 的对比 |
| Linux 上的游戏 | MangoHud + 终端检查器（NVTOP) | 轻量级覆盖加上每个进程的健全性检查 |
| 工作站（3D/视频/CAD） | HWiNFO 日志记录 + 简单的压力测试 | 您可以共享的长日志、可重复的重现 |
| 共享 GPU 机器 | NVTOP (Linux) + 导出器/仪表板 | 每个进程的 VRAM 可见性 |
从这里开始，主要工作是将 GPU 监控软件与您使用数据的方式相匹配：在屏幕上、在日志中或在仪表板中。
本指南适合谁
我将像必须调试真实机器的人一样来写这篇文章。这是因为，根据经验，我知道不同的读者需要不同的 GPU 工具，即使他们关注的是同一个 GPU。
以下是我的目标四种设置：
- 模型构建器 (AI/ML)： 关心 VRAM 余量、持续时钟、节流以及“作业是否运行了一整夜而没有死机？”
- 竞技游戏玩家/主播： 关心帧时间、覆盖稳定性以及驱动程序更新后发现回归。
- 工作站用户（3D/视频/CAD）： 关心日志、可重现的崩溃以及精确定位热量、功率和驾驶员行为。
- 管理员运行 GPU 机器： 关心警报、趋势图、容量规划和及早发现故障。
一旦您知道自己属于哪个类别，您就可以轻松选择适合您的 GPU 监控软件。
如何选择GPU监控软件
许多性能监控应用程序看起来都很相似，直到您尝试使用它们一周。主要区别通常在于输出和可靠性，而不是每个人拼命宣传的那些有吸引力的“功能”。
我向您提出三个问题，帮助您快速挑选GPU监控软件：
- 您需要覆盖层、日志还是两者都需要？
游戏玩家想要一个覆盖层。人工智能和工作站工作通常需要日志记录。管理员需要日志和警报。 - 您需要每个进程的可见性吗？
如果您共享一个设备（实验室、工作室、远程服务器），每进程 VRAM 通常是您首先要寻找的东西。 - 您需要历史记录和警报吗？
如果工作需要通宵运行，“我稍后检查”是不够的。您需要一个图表和一个警报。
为了保持实用性，指南的其余部分首先按 GPU 指标进行组织，然后是适合每个用例的工具堆栈。
您应该优先考虑的 GPU 指标
好的 GPU 监控软件可以为您提供大量数据。真正有用的 GPU 监控软件为您提供了一些可以解释行为的特定信息。我根据 GPU 指标帮助您做出的决策对它们进行分组。
热量和节流指标
这些 GPU 指标解释了“10 分钟内速度很快，然后就慢了”：
- GPU温度
- 热点温度 （通常是第一个尖峰的东西）
- 内存温度/结点 （与长时间 AI 运行和长时间渲染更相关）
- 风扇转速 （有助于发现笔记本电脑配置文件或不良风扇曲线）
如果您希望提高稳定性，请记录这些，因为单个快照很少提供足够的信息。
功率、时钟和限制
这些 GPU 指标解释了降频和不一致的性能：
- 主板功耗
- 核心时钟和内存时钟
- 功率限制/性能状态 （如果你的工具暴露了它）
在许多现实世界的调试中，功率和时钟比基本的“GPU 使用百分比”描绘出更清晰的画面。
VRAM 和内存压力
这些 GPU 指标解释了卡顿、OOM 错误和典型的“随机”减速：
- 使用的 VRAM 与总数
- 内存控制器活动 （帮助发现带宽限制）
- 系统内存压力 （因为 VRAM 溢出也会拖累系统）
对于 AI 而言，VRAM 通常是硬天花板。对于游戏，VRAM 压力通常首先表现为帧时间峰值。
帧时间和帧节奏指标
对于游戏和流媒体，仅 FPS 可能会产生误导。帧时间是您想要关注的指标，因为它跟踪平滑度或缺乏平滑度：
- 帧时间（毫秒）
- 低 1% / 低 0.1% （有利于比较）
- GPU 忙与 CPU 忙 （有助于将 GPU 瓶颈与 CPU 瓶颈分开）
这就是为什么以游戏为中心的性能监控应用程序通常包含帧时间捕获路径。了解了指标基础知识后，我们可以讨论每个工作流程的最佳 GPU 监控软件堆栈。
适用于 AI、训练和服务器的 GPU 监控软件
人工智能监控的设置很简单，可以在终端中进行快速检查，并提供长期运行的日志和警报。为此，您需要的是支持 CLI 并导出指标的 GPU 监控软件。
NVIDIA：nvidia-smi 用于快速检查和可编写脚本的日志
在 NVIDIA 系统上， 英伟达-SMI 通常是人们运行的第一个命令，因为它与驱动程序一起提供，并且设计用于通过 NVML 进行监视和管理。
官方文档在这里： NVIDIA 系统管理接口 (nvidia-smi).
如果您想要一个简单的“记录并稍后查看”方法（并且您会惊讶地发现这种解决问题的频率），那么这种模式非常可靠：
nvidia-smi –query-gpu=时间戳、名称、utilization.gpu、utilization.memory、内存.used、内存.total、温度.gpu、power.draw、clocks.sm \
–format=csv,noheader,nounits -l 5 >> gpu_log.csv
这是基本的 GPU 监控软件行为，包含时间戳、核心 GPU 指标以及与脚本配合良好的输出。
AMD：适用于 ROCm 和 HPC 节点的 AMD SMI
在 AMD Linux 计算节点上，AMD SMI 是现代监控和管理界面，AMD 将其记录为用于在 HPC 环境中监控和控制的统一工具集。
官方文档在这里： AMD SMI 文档.
如果您的环境以 AMD 为主，AMD SMI 是其他工具往往构建的 GPU 监控软件基础。
每进程可见性：共享 GPU 的 nvtop
如果您曾经有过一个共享设备，其中 VRAM“神秘地”保持满状态，那么每个进程的可见性可以节省时间。在 Linux 上， NVTOP 正是因为这个原因，它很受欢迎，因为它让“谁在使用 VRAM？”明显的。在 AMD/Intel 上，您可能需要最新的内核来获取每个进程的统计信息。
在混合团队中，我经常看到人们奔跑 NVTOP 并排与 英伟达-SMI 或 AMD SMI。这是一个简单的配对，避免了很多猜测，所以我强烈推荐它。
不要忽视硬件选择！
监控并不能解决 VRAM 上限问题；它只是让天花板可见。如果您仍在将工作负载映射到 GPU 层，我们的指南 2025 年最适合机器学习的 GPU 是一个有用的伴侣，因为它构建 VRAM 和带宽的方式与您稍后在日志和仪表板中读取它们的方式相同。
一旦您控制了服务器式 GPU 监控软件，下一步就是覆盖和帧时间，因为 交互式工作负载的行为有所不同.
用于游戏和流媒体的 GPU 监控软件
游戏是人们对 GPU 工具意见最强烈的领域，主要是因为叠加在最糟糕的时候失败。对于游戏，您需要简单的叠加和可重复的帧时间捕获。
MSI Afterburner + RTSS 用于 Windows 上的叠加
这种组合非常受欢迎，因为您可以使用您关心的 GPU 指标（例如使用情况、时钟、VRAM、临时数、帧时间，也许还有风扇速度）构建一个干净的覆盖。
社区话题中不断出现的一项严重警告是虚假下载网站。 MSI 自己的 Afterburner 页面指出，合法下载应来自 msi.com 和 大师3D，它还列出了当前的版本行（4.6.6 Final，2025 年 10 月发布）。
重叠问题是另一个需要注意的问题。例如，RTSS 在某些游戏中有效，但在其他游戏中失败，尤其是现代渲染路径。人们报告了覆盖的案例 在 Vulkan 中显示，但在 DX12 中不显示 对于相同的标题，或更新后消失。
然而，这并不是因为您的错误，而是当覆盖层挂接到不断变化的游戏和驱动程序堆栈时会发生什么。
如果您想要稳定的基线叠加，请保持简短：
- 帧时间
- GPU使用率
- 使用显存
- GPU温度
仅当您正在积极调试节流时才添加电源和时钟。
针对“卡顿”的帧时间捕获
这就是可以捕获帧时间图表的性能监控应用程序可以提供帮助的地方。平均 FPS 看起来不错，但帧节奏感觉很糟糕。帧时间图快速解决了这种混乱。
许多游戏基准工作流程在底层都依赖于 PresentMon，并且 英伟达文档 其 FrameView 分析使用 PresentMon 进行帧速率和帧时间捕获。
您不需要对每个游戏进行基准测试。帧时间捕获对于比较最有用，例如驱动程序更新之前和之后、更改限制器之前和之后、交换设置之前和之后等等。
适用于 Linux 的 MangoHud 叠加层
在 Linux 上，MangoHud 得到了很多推荐，因为它是轻量级的并且与 Steam/Proton 设置干净地集成。最常见的抱怨是混合笔记本电脑设置中缺少传感器或读数奇怪。
在实践中，您可以轻松地将 MangoHud 与终端检查器配对，例如 NVTOP。这也是一个很好的例子，说明 GPU 监控软件如何作为一个小堆栈而不是一个巨大的怪物应用程序来显着更好地工作。
从游戏开始，下一步自然是工作站监控，因为日志和可重现的故障排除是您的首要任务。
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适用于工作站和专业应用程序的 GPU 监控软件
工作站监控远不是安全官员那种观看实时叠加的工作，而是更多地回答“随着时间的推移发生了什么，我可以重现它吗？”
用于在 Windows 上登录的 HWiNFO
HWiNFO 在工作站领域很受欢迎，因为它具有深度传感器覆盖范围和易于共享的日志记录。带有时间戳的简单 CSV 日志可以轻松制作模糊的报告，您可以积极使用它来解决问题。
如果您正在构建工作站日志以确保 GPU 稳定性，请从以下 GPU 指标开始：
- GPU温度和热点
- 使用显存
- 板电源
- 核心时钟
- CPU 封装功率（因为平台功率限制可能会影响您）
这是“足够的数据来解释它”的集合。这是因为记录每个传感器只会使文件更难以读取。
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GPU-Z 仍然很有用，因为它快速且专注。对于拥有混合硬件的团队来说，这是确认 GPU 模型、驱动程序基础知识和实时传感器的最快方法，无需翻阅菜单。
压力测试：仅对日志记录有用
压力测试可以帮助重现崩溃，但前提是您的 GPU 监控软件在运行时进行记录。如果没有这些日志，您就会遇到“它再次崩溃”的情况，并且几乎没有时间线。
此时，大多数人都会遇到同样的问题，例如叠加层未显示、功率读数看起来错误以及日志变得不可读。让我们直接处理这些问题。
GPU 监控软件的常见问题和快速修复
大多数问题都分为几种模式。这些是我首先尝试的修复方法，因为它们可以快速解决无聊的问题。
游戏中缺少覆盖层
如果覆盖层在现代游戏中消失，通常是每个游戏的挂钩问题或与反作弊或反篡改层发生冲突。
您可以做的事情通常会有所帮助：
- 更新 RTSS 并重置每个游戏的配置文件
- 为游戏配置文件设置更高的“应用程序检测级别”
- 如果游戏支持，请尝试不同的 API
- 当标题阻止第三方叠加时，回退到内置叠加
并非所有游戏都会合作，而且不值得为一款顽固的游戏浪费时间。
奇怪的功率读数（0W、平线、缺少传感器）
这在笔记本电脑和混合设置中经常出现，其中活动 GPU 可以更改。在这些情况下，请使用第二种工具进行健全性检查，例如 英伟达-SMI (NVIDIA) 或 AMD SMI (AMD)，因为它们很好“GPU 实际上是活跃的吗？”检查。
日志太吵了
过采样是常见的原因。对于大多数故障排除，1 到 5 秒就足够了。对于长时间的 AI 作业，5 秒就可以了。较短的间隔会使文件大小增大并使图表更难以阅读。
一旦处理了这些基础知识，远程监控就成为下一个合乎逻辑的步骤，因为许多 GPU 工作流程现在都在机器外运行。
远程 GPU 监控和实用的云选项
远程工作改变了“优秀的 GPU 监控软件”的含义。您并不总是盯着机器，因此您需要可以快速运行的检查，以及可以稍后查看的历史记录。
一个干净的远程设置通常如下所示：
- CLI 检查（英伟达-SMI 或 AMD SMI）
- 您可以稍后提取的日志文件
- 如果您需要警报，则可以使用导出器/仪表板
如果您正处于本地硬件阻碍进度的地步（VRAM 限制、分时单个 GPU、每个项目需要一个干净的环境），那么在 GPU VPS 上运行工作负载可能是继续前进的最简单方法。
云智GPU VPS
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从监控角度来看，它的行为就像普通机器一样，因为您可以通过 SSH 运行 GPU 监控软件，记录长时间作业的 GPU 指标，如果需要历史记录和警报，还可以添加仪表板。
如果您仍在 GPU 实例和仅 CPU 设置之间做出选择，我们的文章 什么是 GPU VPS？ 和 GPU 与 CPU VPS 按工作量列出实际差异。
完成远程监控后，最后一步是将其全部放入可复制的堆栈中。
每个角色的可复制堆栈
您可以采用以下易于遵循的堆栈，而无需重写整个工作流程。这些是您设置的良好起点，您可以稍后根据您的特定需求进行定制。
- 模型生成器（AI/ML）： GPU监控软件通过 英伟达-SMI 或 AMD SMI，加上一个简单的 CSV 日志，如果作业在无人值守的情况下运行，还加上一个导出器/仪表板。
- 竞技玩家/主播： 通过 Afterburner + RTSS 叠加 GPU 监控软件，加上用于比较的帧时间捕获工具，以及最小的屏幕指标集。
- 工作站用户： 通过 HWiNFO 日志记录的 GPU 监控软件，加上用于快速身份检查的 GPU-Z，以及仅在可以记录运行时进行的压力测试。
- 管理员运行 GPU 机器： GPU 监控软件即服务：导出器 + 仪表板 + 警报，以及每个进程的可见性（NVTOP）对于共享盒子。
如果您只从本指南中获取一件事，请做到这一点：根据您需要数据的位置（覆盖、日志、仪表板）选择 GPU 监控软件，然后保持指标集足够小，以便您实际使用它。
