一、如何查看云服务器GPU状态

云服务器的GPU资源是深度学习、科学计算等高性能场景的核心依赖，准确监控GPU状态对任务调度和资源优化至关重要。以下从系统层面和工具层面分别介绍检测方法。

1. Linux系统下的GPU检测

1.1 使用nvidia-smi工具

NVIDIA官方提供的nvidia-smi是检测GPU状态的标准工具，适用于搭载NVIDIA显卡的云服务器。

# 查看GPU基本信息（型号、驱动版本、CUDA版本）
nvidia-smi -q
# 实时监控GPU使用率、显存占用、温度等
nvidia-smi -l 1  # 每秒刷新一次
# 示例输出：
# +-----------------------------------------------------------------------------+
# | NVIDIA-SMI 515.65.01    Driver Version: 515.65.01    CUDA Version: 11.7     |
# |-------------------------------+----------------------+----------------------+
# | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
# | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
# |===============================+======================+======================|
# |   0  Tesla T4        On   | 00000000:00:1E.0 Off |                    0 |
# | N/A   34C    P8     9W / 70W |      0MiB / 15109MiB |      0%      Default |
# +-------------------------------+----------------------+----------------------+

关键字段解析：

GPU-Util：GPU计算核心利用率，接近100%表示满载。
Memory-Usage：显存占用，需预留部分空间防止OOM。
Temperature：温度过高（>85℃）可能触发降频。

1.2 通过dmesg日志排查硬件问题

若GPU未识别，可通过系统日志排查：

dmesg | grep -i nvidia
# 正常输出应包含显卡初始化信息，如：
# [    3.245678] NVIDIA: Found 1 devices

2. Windows系统下的GPU检测

2.1 使用任务管理器

按Ctrl+Shift+Esc打开任务管理器。
切换至“性能”选项卡，选择“GPU”即可查看实时负载、显存占用及3D引擎使用率。

2.2 通过NVIDIA控制面板

右键桌面选择“NVIDIA控制面板”。
点击“系统信息”查看显卡型号、驱动版本及物理连接状态。

3. 通用工具推荐

GPU-Z（Windows）：轻量级工具，显示详细硬件参数（如核心频率、TDP）。
PyTorch/TensorFlow设备检测：
```python

PyTorch示例

import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 返回True表示GPU可用
print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 输出显卡型号

TensorFlow示例

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices(‘GPU’)
print(gpus) # 列出所有可用GPU


# 二、如何检测云服务器是否被网络限制（“被墙”）
云服务器“被墙”通常表现为无法访问特定境外服务（如GitHub、Google），或SSH/RDP连接异常中断。以下从基础诊断到深度排查提供完整方案。
## 1. 基础网络连通性测试
### 1.1 使用ping命令
```bash
ping www.google.com -c 4
# 若输出"100% packet loss"可能被限制，但需注意部分服务器禁用ICMP

1.2 使用telnet检测端口

telnet github.com 443
# 连接成功返回"Connected to github.com"，失败则提示"Connection refused"

2. 高级诊断工具

2.1 traceroute路径追踪

traceroute www.google.com
# 观察路径中是否出现异常节点（如* * *或超时）

2.2 curl/wget下载测试

curl -I https://www.google.com  # 获取HTTP头
wget --spider https://www.google.com  # 仅检测不下载
# 返回"HTTP/1.1 200 OK"表示可访问

3. 代理与VPN测试

若怀疑被GFW限制，可通过代理服务器验证：

# 使用curl配置代理
curl -x http://proxy-ip:port https://www.google.com
# 或通过SSH隧道
ssh -D 1080 user@your-server
# 配置浏览器使用SOCKS5代理127.0.0.1:1080

4. 云服务商控制台检测

部分云平台（如AWS、Azure）提供网络ACL和安全组规则查看功能：

登录云控制台。
进入“网络与安全”→“安全组”。
检查出站规则是否包含目标端口（如443、80）。

5. 本地与服务器双向测试

本地测试服务器端口：

telnet your-server-ip 22  # 测试SSH端口

服务器测试本地网络：

curl ifconfig.me  # 获取服务器公网IP
curl ipinfo.io  # 查看地理位置信息

三、常见问题与解决方案

1. GPU相关问题

问题：nvidia-smi显示”No devices found”。
- 解决：检查驱动是否安装（lsmod | grep nvidia），或重启nvidia-persistenced服务。
问题：显存占用高但无任务运行。
- 解决：使用nvidia-smi -c 1查看进程PID，终止异常进程。

2. 网络相关问题

问题：SSH连接频繁断开。
- 解决：修改/etc/ssh/sshd_config，增加ClientAliveInterval 60和ClientAliveCountMax 3。
问题：特定域名无法解析。
- 解决：检查/etc/resolv.conf是否使用公共DNS（如8.8.8.8）。

四、最佳实践建议

GPU监控：编写脚本定期记录nvidia-smi输出，生成使用率报表。
网络备份：配置多条网络路由（如主用BGP，备用VPN），避免单点故障。
合规性：使用云服务商提供的合法加速服务（如CDN、全球加速）替代翻墙。

通过系统化的检测方法，开发者可快速定位GPU资源异常或网络连通性问题，保障云服务器稳定运行。

怎么查看云服务器GPU状态及网络连通性检测指南