topターミナルでコマンドを使用すると、CPU使用率でソートされたプロセスがリストされます（別のパラメーターでソートするように変更できます）
GPUに相当するものはありますか？
回答:
AMDには2つのオプションがあります
fglrx（クローズドソースドライバー）：
aticonfig --odgc --odgt
出典：GPU使用状況の監視
watch nvidia-smiリアルタイムの更新に使用します。
sudo apt-get radeontop）は fglrx（ルートが必要）で動作します。ハラー！悲しいことに、RadeonTopは温度の測定値を提供しません。
xserver-allow-tcp=true。これらのキーワードを使用してこのサイトを検索すると、結果が得られます。
watch -n 1 nvidia-smiはわかりませんが、リアルタイムの更新を提供してくれました。watch nvidia-smi2秒の更新遅延があります。
sudo intel_gpu_topIntel GPUのリアルタイム更新を提供する必要があります。
Nvidia：の出力を継続的に更新するにはnvidia-smi、nvidia-smi --loop=1（1 nvidia-smi --loop-ms=1000秒の更新間隔）または（1000ミリ秒の更新間隔）を使用できます。
-l SEC, --loop=SEC
Continuously report query data at the specified interval, rather than
the default of just once. The application will sleep in-between
queries. Note that on Linux ECC error or XID error events will print
out during the sleep period if the -x flag was not specified. Pressing
Ctrl+C at any time will abort the loop, which will otherwise run indef‐
initely. If no argument is specified for the -l form a default inter‐
val of 5 seconds is used.
-lms ms, --loop-ms=ms
Same as -l,--loop but in milliseconds.
ご参考までに：
あなたは使用することができますgpustatGPUの状態を照会し、監視するためのシンプルなコマンドラインスクリプト（NVIDIA-SMIのラッパー）です：
pip install gpustat
Intelの場合：
intel-gpu-toolsをインストールします（すでにインストールされている可能性が高い）
sudo apt-get install intel-gpu-tools
toplikeユーティリティを起動します
sudo intel_gpu_top
統計を確認してからCtrl+で終了しますC
あなたがもらったもの：
ありがとう@Mitch！:)
GPU監視プラグインで監視プログラムの概要を 使用できます。
sudo apt-get install -y python-pip; sudo pip install glances[gpu]sudo glances
また、CPU、ディスクIO、ディスク容量、ネットワーク、その他いくつかのことも監視します。
pip install nvidia-ml-py3
sudoし、ユーザーのためにistalled場合にのみ：pip install --user glances[gpu]その後、実行しますglances。
conkyCPUとGPUの両方のリアルタイムモニターとして使用するのが好きです。インストールは簡単です：
sudo apt install conky
この例では、nVidia GTX 970Mではなく統合GPUを使用して起動しました。
conkyコードはでブートした場合に応じて、適応prime-select intelかprime-select nvidia：
この例では、統合GPUではなくnVidia GTX 970Mを使用して起動しました。
conkyコードは、GPUを自動検出するように最近修正されました。別のGPUで再起動するときに、手で修正する必要がなくなりました。
#------------+
# Intel iGPU |
#------------+
${color orange}${hr 1}${if_existing /sys/class/drm/card0/gt_cur_freq_mhz}
${color2}${voffset 5}Intel® Skylake GT2 HD 530 iGPU @${alignr}${color green}
${execpi .001 (cat /sys/class/drm/card0/gt_cur_freq_mhz)} MHz
${color}${goto 13}Min. Freq:${goto 120}${color green}${execpi .001 (cat /sys/class/drm/card0/gt_min_freq_mhz)} MHz${color}${goto 210}Max. Freq:${alignr}${color green}${execpi .001 (cat /sys/class/drm/card0/gt_max_freq_mhz)} MHz
${color orange}${hr 1}${else}
#------------+
# Nvidia GPU |
#------------+
#${color orange}${hr 1}${if_match "${lsmod | grep nvidia_uvm}">""}
${color2}${voffset 5}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=gpu_name --format=csv,noheader)} ${color1}@ ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=clocks.sm --format=csv,noheader)} ${alignr}${color1}Temp: ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=temperature.gpu --format=csv,noheader)}°C
${color1}${voffset 5}Ver: ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader)} ${color1} P-State: ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=pstate --format=csv,noheader)} ${alignr}${color1}BIOS: ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=vbios_version --format=csv,noheader)}
${color1}${voffset 5}GPU:${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu --format=csv,noheader)} ${color1}Ram:${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=utilization.memory --format=csv,noheader)} ${color1}Pwr:${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=power.draw --format=csv,noheader)} ${alignr}${color1}Freq: ${color green}${execpi .001 (nvidia-smi --query-gpu=clocks.mem --format=csv,noheader)}
${color orange}${hr 1}${endif}
これらの回答には、完全なコードリストのさまざまなバージョンが記載されています。
