[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-Syllo--nvtop":3,"tool-Syllo--nvtop":64},[4,18,26,39,47,55],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,2,"2026-04-10T01:20:03",[13,14,15,16],"插件","Agent","图像","开发框架","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[13,16],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":10,"last_commit_at":32,"category_tags":33,"status":17},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",85092,"2026-04-10T11:13:16",[15,34,35,13,14,36,37,16,38],"数据工具","视频","其他","语言模型","音频",{"id":40,"name":41,"github_repo":42,"description_zh":43,"stars":44,"difficulty_score":10,"last_commit_at":45,"category_tags":46,"status":17},6520,"openai-cookbook","openai\u002Fopenai-cookbook","openai-cookbook 是 OpenAI 官方提供的一套实用代码示例与指南合集，旨在帮助开发者快速上手并掌握 OpenAI API 的核心用法。面对大模型应用中常见的提示词工程、函数调用、数据嵌入及复杂任务编排等挑战，新手往往难以找到标准化的实现路径。openai-cookbook 通过提供经过验证的代码片段和详细教程，有效解决了“如何从零开始构建应用”以及“如何最佳实践特定功能”的痛点。\n\n这套资源主要面向软件开发者和 AI 技术研究人员，同时也适合希望深入理解大模型能力的技术爱好者。虽然示例代码主要以 Python 编写，但其背后的设计思路和技术逻辑具有通用性，可轻松迁移至其他编程语言。其独特亮点在于内容紧跟官方最新特性更新，覆盖了从基础文本生成到高级代理（Agent）构建的全场景需求，且所有示例均支持在本地环境直接运行调试。作为开源项目，它采用宽松的 MIT 许可证，鼓励社区贡献与二次开发，是学习大模型应用开发不可或缺的实战手册。",72659,"2026-04-10T21:55:21",[37,13],{"id":48,"name":49,"github_repo":50,"description_zh":51,"stars":52,"difficulty_score":10,"last_commit_at":53,"category_tags":54,"status":17},51,"gstack","garrytan\u002Fgstack","gstack 是 Y Combinator CEO Garry Tan 亲自开源的一套 AI 工程化配置，旨在将 Claude Code 升级为你的虚拟工程团队。面对单人开发难以兼顾产品战略、架构设计、代码审查及质量测试的挑战，gstack 提供了一套标准化解决方案，帮助开发者实现堪比二十人团队的高效产出。\n\n这套配置特别适合希望提升交付效率的创始人、技术负责人，以及初次尝试 Claude Code 的开发者。gstack 的核心亮点在于内置了 15 个具有明确职责的 AI 角色工具，涵盖 CEO、设计师、工程经理、QA 等职能。用户只需通过简单的斜杠命令（如 `\u002Freview` 进行代码审查、`\u002Fqa` 执行测试、`\u002Fplan-ceo-review` 规划功能），即可自动化处理从需求分析到部署上线的全链路任务。\n\n所有操作基于 Markdown 和斜杠命令，无需复杂配置，完全免费且遵循 MIT 协议。gstack 不仅是一套工具集，更是一种现代化的软件工厂实践，让单人开发者也能拥有严谨的工程流程。",71097,"2026-04-13T11:06:19",[14,13],{"id":56,"name":57,"github_repo":58,"description_zh":59,"stars":60,"difficulty_score":61,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":17},2181,"OpenHands","OpenHands\u002FOpenHands","OpenHands 是一个专注于 AI 驱动开发的开源平台，旨在让智能体（Agent）像人类开发者一样理解、编写和调试代码。它解决了传统编程中重复性劳动多、环境配置复杂以及人机协作效率低等痛点，通过自动化流程显著提升开发速度。\n\n无论是希望提升编码效率的软件工程师、探索智能体技术的研究人员，还是需要快速原型验证的技术团队，都能从中受益。OpenHands 提供了灵活多样的使用方式：既可以通过命令行（CLI）或本地图形界面在个人电脑上轻松上手，体验类似 Devin 的流畅交互；也能利用其强大的 Python SDK 自定义智能体逻辑，甚至在云端大规模部署上千个智能体并行工作。\n\n其核心技术亮点在于模块化的软件智能体 SDK，这不仅构成了平台的引擎，还支持高度可组合的开发模式。此外，OpenHands 在 SWE-bench 基准测试中取得了 77.6% 的优异成绩，证明了其解决真实世界软件工程问题的能力。平台还具备完善的企业级功能，支持与 Slack、Jira 等工具集成，并提供细粒度的权限管理，适合从个人开发者到大型企业的各类用户场景。",71056,3,"2026-04-12T11:10:54",[37,14,16,13],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":78,"owner_location":78,"owner_email":78,"owner_twitter":78,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":105,"forks":106,"last_commit_at":107,"license":108,"difficulty_score":10,"env_os":109,"env_gpu":110,"env_ram":111,"env_deps":112,"category_tags":121,"github_topics":122,"view_count":10,"oss_zip_url":78,"oss_zip_packed_at":78,"status":17,"created_at":135,"updated_at":136,"faqs":137,"releases":168},7126,"Syllo\u002Fnvtop","nvtop","GPU & Accelerator process monitoring for AMD, Apple, Huawei, Intel, NVIDIA and Qualcomm","nvtop 是一款专为 GPU 及各类加速卡设计的实时监控工具，其名称意为“清爽的显卡顶栏”。它借鉴了 Linux 系统中经典的 htop 任务管理器界面，能够以直观、熟悉的图表形式，同时展示多张显卡的运行状态与进程详情。\n\n对于需要频繁调度算力资源的用户而言，nvtop 解决了传统监控手段分散、信息不直观的痛点。无论是查看显存占用、温度变化，还是追踪具体是哪个进程在消耗算力，它都能一目了然地呈现，帮助用户快速定位性能瓶颈或异常占用情况。\n\n这款工具非常适合 AI 开发者、深度学习研究人员、系统运维工程师以及任何需要在 Linux 环境下管理异构计算资源的专业人士。其最大的技术亮点在于广泛的硬件兼容性：不仅完美支持 NVIDIA 和 AMD 主流显卡，还涵盖了 Intel、华为昇腾、高通 Adreno 乃至苹果 M 系列芯片等多种加速器，真正实现了“一套工具监控全家桶”。此外，nvtop 内置交互式配置界面，用户可轻松自定义显示指标并保存偏好，让监控视图完全贴合个人需求。","NVTOP\n=====\n\nWhat is NVTOP?\n--------------\n\nNVTOP stands for Neat Videocard TOP, a (h)top like task monitor for GPUs and\naccelerators. It can handle multiple GPUs and print information about them in a\nhtop-familiar way.\n\nCurrently supported vendors are AMD (Linux amdgpu driver), Apple (limited M1 &\nM2 support), Huawei (Ascend), Intel (Linux i915\u002FXe drivers), NVIDIA (Linux\nproprietary divers), Qualcomm Adreno (Linux MSM driver), Broadcom VideoCore (Linux v3d driver),\nRockchip, MetaX (MXSML driver), Enflame (Linux EFML driver).\n\nBecause a picture is worth a thousand words:\n\n![NVTOP interface](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSyllo_nvtop_readme_bf014d43bd55.png)\n\nTable of Contents\n-----------------\n\n- [NVTOP Options and Interactive Commands](#nvtop-options-and-interactive-commands)\n  - [Interactive Setup Window](#interactive-setup-window)\n  - [Saving Preferences](#saving-preferences)\n  - [NVTOP Manual and Command line Options](#nvtop-manual-and-command-line-options)\n- [GPU Support](#gpu-support)\n  - [AMD](#amd)\n  - [Intel](#intel)\n  - [NVIDIA](#nvidia)\n  - [Adreno](#adreno)\n  - [Apple](#apple)\n  - [Ascend](#ascend) (only tested on 910B)\n  - [VideoCore](#videocore)\n  - [Rockchip](#rockchip)\n  - [MetaX](#metax)\n  - [Enflame](#enflame)\n- [Build](#build)\n- [Distribution Specific Installation Process](#distribution-specific-installation-process)\n  - [Ubuntu \u002F Debian](#ubuntu--debian)\n    - [Ubuntu Impish (21.10) \u002F Debian buster (stable) and more recent (stable)](#ubuntu-impish-2110-debian-buster-stable-and-more-recent)\n  - [Fedora \u002F Red Hat \u002F CentOS](#fedora--red-hat--centos)\n  - [OpenSUSE](#opensuse)\n  - [Arch Linux](#arch-linux)\n  - [Gentoo](#gentoo)\n  - [AppImage](#appimage)\n  - [Snap](#snap)\n  - [Conda-forge](#conda-forge)\n  - [Docker](#docker)\n- [NVTOP Build](#nvtop-build)\n- [Troubleshoot](#troubleshoot)\n- [License](#license)\n\nNVTOP Options and Interactive Commands\n--------------------------------------\n### Interactive Setup Window\n\nNVTOP has a builtin setup utility that provides a way to specialize the interface to your needs.\nSimply press ``F2`` and select the options that are the best for you.\n\n![NVTOP Setup Window](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSyllo_nvtop_readme_d1a67cdce107.png)\n\n### Saving Preferences\n\nYou can save the preferences set in the setup window by pressing ``F12``.\nThe preferences will be loaded the next time you run ``nvtop``.\n\n### NVTOP Manual and Command line Options\n\nNVTOP comes with a manpage!\n```bash\nman nvtop\n```\nFor quick command line arguments help\n```bash\nnvtop -h\nnvtop --help\n```\n\nGPU Support\n-----------\n\n### AMD\n\nNVTOP supports AMD GPUs using the `amdgpu` driver through the exposed DRM and\nsysfs interface.\n\nAMD introduced the fdinfo interface in kernel 5.14 ([browse kernel\nsource](https:\u002F\u002Fgit.kernel.org\u002Fpub\u002Fscm\u002Flinux\u002Fkernel\u002Fgit\u002Fstable\u002Flinux.git\u002Ftree\u002Fdrivers\u002Fgpu\u002Fdrm\u002Famd\u002Famdgpu\u002Famdgpu_fdinfo.c?h=linux-5.14.y)).\nHence, you will need a kernel with a version greater or equal to 5.14 to see the\nprocesses using AMD GPUs.\n\nSupport for recent GPUs are regularly mainlined into the linux kernel, so please\nuse a recent-enough kernel for your GPU.\n\n### Intel\n\nNVTOP supports Intel GPUs using the `i915` or `xe` linux driver.\n\nIntel introduced the fdinfo interface in kernel 5.19 ([browse kernel\nsource](https:\u002F\u002Fgit.kernel.org\u002Fpub\u002Fscm\u002Flinux\u002Fkernel\u002Fgit\u002Fstable\u002Flinux.git\u002Ftree\u002Fdrivers\u002Fgpu\u002Fdrm\u002Fi915\u002Fi915_drm_client.c?h=linux-5.19.y)).\nHence, you will need a kernel with a version greater or equal to 5.19 to see the\nprocesses using Intel GPUs.\n\nIntel requires CAP_PERFMON or CAP_SYS_ADMIN capabilities to access the total memory usage,\nyou can run `sudo setcap cap_perfmon=ep nvtop` to grant the necessary permissions or run nvtop as root.\n\n### NVIDIA\n\nThe *NVML library* does not support some of the queries for GPUs coming before the\nKepler microarchitecture. Anything starting at GeForce 600, GeForce 800M and\nsuccessor should work fine. For more information about supported GPUs please\ntake a look at the [NVML documentation](http:\u002F\u002Fdocs.nvidia.com\u002Fdeploy\u002Fnvml-api\u002Fnvml-api-reference.html#nvml-api-reference).\n\n### Adreno\n\nNVTOP supports Adreno GPUs using the `msm` linux driver.\n\nmsm introduced the fdinfo interface in kernel 6.0 ([browse kernel\nsource](https:\u002F\u002Fgit.kernel.org\u002Fpub\u002Fscm\u002Flinux\u002Fkernel\u002Fgit\u002Fstable\u002Flinux.git\u002Ftree\u002Fdrivers\u002Fgpu\u002Fdrm\u002Fmsm\u002Fmsm_drv.c?h=linux-6.0.y)).\nHence, you will need a kernel with a version greater or equal to 6.0 to see the\nprocesses using Adreno GPUs.\n\n### Apple\n\nNVTOP includes some initial support for Apple using Metal. This is only supported when building for Apple, and when building for Apple only this vendor is supported.\n\n**APPLE SUPPORT STATUS**\n- Apple support is still being worked on. Some bugs and limitations may apply.\n\n### Ascend\n\nNVTOP supports Ascend (testing on Altas 800 (910B)) by DCMI API (version 6.0.0).\n\nCurrently, the DCMI only supports limited APIs, missing PCIe generation, tx\u002Frx throughput info, max power draw etc.\n\n### VideoCore\n\nNVTOP supports VideoCore (testing on raspberrypi 4B).\n\nSupports GPU frequency, temperature, utilization, per-process utilization, GPU memory usage, and H264 decoding utilization.\n\nOn non-raspberry pi os, you need to use the `linux-rpi 6.12.y` kernel and above, and ensure the presence of the `\u002Fdev\u002Fvcio` device.\n\n### Rockchip\n\nNVTOP supports Rockchip (testing on orangepi 5 plus).\n\nSupports NPU frequency, temperature, utilization.\n\n### MetaX\n\nNVTOP supports MetaX (testing on MXC500) by MXSML LIBRARY.\n\nFor more information about GPUs please take a look at the [METAX documentation](https:\u002F\u002Fdeveloper.metax-tech.com\u002Fdoc\u002Findex)\n\n### Enflame\n\nNVTOP supports Enflame GCUs (testing on Enflame S60, Enflame L300 and Enflame L600) by EFML LIBRARY\n\nGCU, which refers to General Compute Unit, is a type of accelerator card that is used to perform general-purpose computing tasks just like GPGPU.\n\nBuild\n-----\n\nSeveral libraries are required in order for NVTOP to display GPU info:\n\n* The *ncurses* library driving the user interface.\n  * This makes the screen look beautiful.\n* For NVIDIA: the *NVIDIA Management Library* (*NVML*) which comes with the GPU driver.\n  * This queries the GPU for info.\n* For AMD: the libdrm library used to query AMD GPUs through the kernel driver.\n* For METAX: the *MetaX System Management Library* (*MXSML*) which comes with the GPU driver.\n  * This queries the GPU for info.\n* For Enflame: the *Enflame Management Library* (*EFML*) which comes with the GCU driver.\n\n## Distribution Specific Installation Process\n\n### Ubuntu \u002F Debian\n\nIf your distribution provides the snap utility, follow the [snap installation process](#snap) to obtain an up-to-date version of `nvtop`.\n\nA standalone application is available as [AppImage](#appimage).\n\n#### Ubuntu Focal (20.04), Debian buster (stable) and more recent\n\n```bash\nsudo apt install nvtop\n```\n\n#### Ubuntu PPA\n\nA [PPA supporting Ubuntu 20.04 and newer](https:\u002F\u002Flaunchpad.net\u002F~quentiumyt\u002F+archive\u002Fubuntu\u002Fnvtop) is provided by\n[Quentin Lienhardt](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQuentiumYT) that offers an up-to-date version of `nvtop`, enabled for NVIDIA, AMD and Intel.\n\n```bash\nsudo add-apt-repository ppa:quentiumyt\u002Fnvtop\nsudo apt install nvtop\n```\n\n#### Older\n\n- AMD and Intel Dependencies\n  ```bash\n  sudo apt install libdrm-dev libsystemd-dev\n  # Ubuntu 18.04\n  sudo apt install libudev-dev\n  ```\n\n- NVIDIA Dependency\n  - NVIDIA drivers (see [Ubuntu Wiki](https:\u002F\u002Fhelp.ubuntu.com\u002Fcommunity\u002FBinaryDriverHowto\u002FNvidia) or [Ubuntu PPA](https:\u002F\u002Flaunchpad.net\u002F~graphics-drivers\u002F+archive\u002Fubuntu\u002Fppa) or [Debian Wiki](https:\u002F\u002Fwiki.debian.org\u002FNvidiaGraphicsDrivers#NVIDIA_Proprietary_Driver))\n\n- NVTOP Dependencies\n  - CMake, ncurses and Git\n  ```bash\n  sudo apt install cmake libncurses5-dev libncursesw5-dev git\n  ```\n\n- NVTOP\n  - Follow the [NVTOP Build](#nvtop-build)\n\n\n### Fedora \u002F Red Hat \u002F CentOS\n\nA standalone application is available as [AppImage](#appimage).\n\n#### Fedora 36 and newer\n\n- ```bash\n  sudo dnf install nvtop\n  ```\n\n#### Red Hat Enterprise Linux 8 and 9\n\n- ```bash\n  sudo dnf install -y https:\u002F\u002Fdl.fedoraproject.org\u002Fpub\u002Fepel\u002Fepel-release-latest-$(rpm -E %{rhel}).noarch.rpm\n  sudo dnf install nvtop\n  ```\n\n#### CentOS Stream, Rocky Linux, AlmaLinux\n\n- ```bash\n  sudo dnf install -y epel-release\n  sudo dnf install nvtop\n  ```\n\n#### Build process for Fedora \u002F Red Hat \u002F CentOS:\n\n- AMD and Intel Dependencies\n  ```bash\n  sudo dnf install libdrm-devel systemd-devel\n  ```\n\n- NVIDIA Dependency\n  - NVIDIA drivers, **CUDA required for nvml libraries** (see [RPM Fusion](https:\u002F\u002Frpmfusion.org\u002FHowto\u002FNVIDIA))\n\n- NVTOP Dependencies\n  - CMake, ncurses, C++ and Git\n  ```bash\n  sudo dnf install cmake ncurses-devel git gcc-c++\n  ```\n\n- NVTOP\n  - Follow the [NVTOP Build](#nvtop-build)\n\n### OpenSUSE\n\nA standalone application is available as an [AppImage](#appimage).\n\nBuild process for OpenSUSE:\n\n- AMD Dependency\n  ```bash\n  sudo zypper install libdrm-devel\n  ```\n\n- NVIDIA Dependency\n  - NVIDIA drivers (see [SUSE Support Database](https:\u002F\u002Fen.opensuse.org\u002FSDB:NVIDIA_drivers))\n\n- NVTOP Dependencies\n  - CMake, ncurses and Git\n    ```bash\n    sudo zypper install cmake ncurses-devel git\n    ```\n\n- NVTOP\n  - Follow the [NVTOP Build](#nvtop-build)\n\n### Arch Linux\n\n- ```bash\n  sudo pacman -S nvtop\n  ```\n\n### Gentoo\n\n- ```bash\n  sudo emerge -av nvtop\n  ```\n\n### AppImage\n\nAn AppImage is a standalone application. Just download the AppImage, make it executable and run it!\n\n- Go to the [release page](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop\u002Freleases\u002Flatest) and download `nvtop-x86_64.AppImage`\n\n- ```bash\n  # Go to the download location ** The path may differ on your system **\n  cd $HOME\u002FDownloads\n  # Make the AppImage executable\n  chmod u+x nvtop-x86_64.AppImage\n  # Enjoy nvtop\n  .\u002Fnvtop-x86_64.AppImage\n  ```\n\nIf you are curious how that works, please visit the [AppImage website](https:\u002F\u002Fappimage.org\u002F).\n\n### Snap\n\n- ```bash\n  snap install nvtop\n  # Add the capability to kill processes inside nvtop\n  snap connect nvtop:process-control\n  # Add the capability to inspect GPU information (fan, PCIe, power, etc)\n  snap connect nvtop:hardware-observe\n  # AMDGPU process list support (read \u002Fproc\u002F\u003Cpid>)\n  snap connect nvtop:system-observe\n  # Temporary workaround to get per-process GPU usage (read \u002Fproc\u002F\u003Cpid>\u002Ffdinfo)\n  snap connect nvtop:kubernetes-support\n  ```\n\nNotice: The connect commands allow\n\n### Conda-forge\n\nA [conda-forge feedstock for `nvtop`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fconda-forge\u002Fnvtop-feedstock) is available.\n\n#### conda \u002F mamba \u002F miniforge\n\n```bash\nconda install --channel conda-forge nvtop\n```\n\n#### pixi\n\n```bash\npixi global install nvtop\n```\n\n### Docker\n\n- NVIDIA drivers (same as above)\n\n- [nvidia-docker](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fnvidia-docker) (See [Container Toolkit Installation Guide](https:\u002F\u002Fdocs.nvidia.com\u002Fdatacenter\u002Fcloud-native\u002Fcontainer-toolkit\u002Finstall-guide.html#docker))\n\n- ```bash\n  git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop.git && cd nvtop\n  sudo docker build --tag nvtop .\n  sudo docker run -it --rm --runtime=nvidia --gpus=all --pid=host nvtop\n  ```\n\n## NVTOP Build\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop.git\nmkdir -p nvtop\u002Fbuild && cd nvtop\u002Fbuild\ncmake .. -DNVIDIA_SUPPORT=ON -DAMDGPU_SUPPORT=ON -DINTEL_SUPPORT=ON\nmake\n\n# Install globally on the system\nsudo make install\n\n# Alternatively, install without privileges at a location of your choosing\n# cmake .. -DNVIDIA_SUPPORT=ON -DAMDGPU_SUPPORT=ON -DINTEL_SUPPORT=ON -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=\u002Fpath\u002Fto\u002Fyour\u002Fdir\n# make\n# make install\n```\n\nIf you use **conda** as environment manager and encounter an error while building NVTOP, try `conda deactivate` before invoking `cmake`.\n\nThe build system supports multiple build types (e.g. -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo):\n\n* Release: Binary without debug info\n* RelWithDebInfo: Binary with debug info\n* Debug: Compile with warning flags and address\u002Fundefined sanitizers enabled (for development purposes)\n\nTroubleshoot\n------------\n\n- The plot looks bad:\n  - Verify that you installed the wide character version of the ncurses library (libncurses**w**5-dev for Debian \u002F Ubuntu), clean the build directory and restart the build process.\n- **Putty**: Tell putty not to lie about its capabilities (`$TERM`) by setting the field ``Terminal-type string`` to ``putty`` in the menu\n  ``Connection > Data > Terminal Details``.\n\nLicense\n-------\n\nNVTOP is licensed under the GPLv3 license or any later version.\nYou will find a copy of the license inside the COPYING file of the repository or\nat the GNU website \u003C[www.gnu.org\u002Flicenses\u002F](http:\u002F\u002Fwww.gnu.org\u002Flicenses\u002F)>.\n","NVTOP\n=====\n\n什么是 NVTOP？\n--------------\n\nNVTOP 是“Neat Videocard TOP”的缩写，它是一个类似于 htop 的 GPU 和加速器任务监控工具。它可以管理多个 GPU，并以 htop 熟悉的方式显示相关信息。\n\n目前支持的厂商包括：AMD（Linux amdgpu 驱动）、Apple（有限的 M1 和 M2 支持）、华为（Ascend）、英特尔（Linux i915\u002FXe 驱动）、英伟达（Linux 专有驱动）、高通 Adreno（Linux MSM 驱动）、博通 VideoCore（Linux v3d 驱动）、瑞芯微、MetaX（MXSML 驱动）、Enflame（Linux EFML 驱动）。\n\n因为一张图胜过千言万语：\n\n![NVTOP 界面](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSyllo_nvtop_readme_bf014d43bd55.png)\n\n目录\n-----------------\n\n- [NVTOP 选项和交互命令](#nvtop-options-and-interactive-commands)\n  - [交互式设置窗口](#interactive-setup-window)\n  - [保存偏好设置](#saving-preferences)\n  - [NVTOP 手册及命令行选项](#nvtop-manual-and-command-line-options)\n- [GPU 支持情况](#gpu-support)\n  - [AMD](#amd)\n  - [英特尔](#intel)\n  - [英伟达](#nvidia)\n  - [Adreno](#adreno)\n  - [Apple](#apple)\n  - [Ascend](#ascend)（仅在 910B 上测试）\n  - [VideoCore](#videocore)\n  - [Rockchip](#rockchip)\n  - [MetaX](#metax)\n  - [Enflame](#enflame)\n- [构建](#build)\n- [发行版特定安装流程](#distribution-specific-installation-process)\n  - [Ubuntu \u002F Debian](#ubuntu--debian)\n    - [Ubuntu Impish (21.10) \u002F Debian buster (stable) 及更新版本 (stable)](#ubuntu-impish-2110-debian-buster-stable-and-more-recent)\n  - [Fedora \u002F Red Hat \u002F CentOS](#fedora--red-hat--centos)\n  - [OpenSUSE](#opensuse)\n  - [Arch Linux](#arch-linux)\n  - [Gentoo](#gentoo)\n  - [AppImage](#appimage)\n  - [Snap](#snap)\n  - [Conda-forge](#conda-forge)\n  - [Docker](#docker)\n- [NVTOP 构建](#nvtop-build)\n- [故障排除](#troubleshoot)\n- [许可证](#license)\n\nNVTOP 选项和交互命令\n--------------------------------------\n### 交互式设置窗口\n\nNVTOP 内置了一个设置工具，允许你根据自己的需求定制界面。只需按下 ``F2`` 键，然后选择最适合你的选项即可。\n\n![NVTOP 设置窗口](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSyllo_nvtop_readme_d1a67cdce107.png)\n\n### 保存偏好设置\n\n你可以通过按 ``F12`` 键来保存在设置窗口中所做的偏好设置。下次运行 ``nvtop`` 时，这些设置将会被加载。\n\n### NVTOP 手册及命令行选项\n\nNVTOP 自带一个手册页！\n```bash\nman nvtop\n```\n如需快速查看命令行参数帮助：\n```bash\nnvtop -h\nnvtop --help\n```\n\nGPU 支持情况\n-----------\n\n### AMD\n\nNVTOP 支持使用 `amdgpu` 驱动的 AMD GPU，通过暴露的 DRM 和 sysfs 接口实现。\n\nAMD 在内核 5.14 中引入了 fdinfo 接口（[浏览内核源码](https:\u002F\u002Fgit.kernel.org\u002Fpub\u002Fscm\u002Flinux\u002Fkernel\u002Fgit\u002Fstable\u002Flinux.git\u002Ftree\u002Fdrivers\u002Fgpu\u002Fdrm\u002Famd\u002Famdgpu\u002Famdgpu_fdinfo.c?h=linux-5.14.y)）。因此，你需要一个版本大于或等于 5.14 的内核，才能看到正在使用 AMD GPU 的进程。\n\n对于较新的 GPU，相关支持会定期合并到 Linux 内核中，所以请确保使用足够新版本的内核以兼容你的 GPU。\n\n### 英特尔\n\nNVTOP 支持使用 `i915` 或 `xe` Linux 驱动的 Intel GPU。\n\nIntel 在内核 5.19 中引入了 fdinfo 接口（[浏览内核源码](https:\u002F\u002Fgit.kernel.org\u002Fpub\u002Fscm\u002Flinux\u002Fkernel\u002Fgit\u002Fstable\u002Flinux.git\u002Ftree\u002Fdrivers\u002Fgpu\u002Fdrm\u002Fi915\u002Fi915_drm_client.c?h=linux-5.19.y)）。因此，你需要一个版本大于或等于 5.19 的内核，才能看到正在使用 Intel GPU 的进程。\n\nIntel 要求具备 CAP_PERFMON 或 CAP_SYS_ADMIN 权限才能访问总内存使用量。你可以运行 `sudo setcap cap_perfmon=ep nvtop` 来授予必要的权限，或者以 root 用户身份运行 nvtop。\n\n### 英伟达\n\n*NVML 库* 不支持 Kepler 微架构之前的某些 GPU 查询。从 GeForce 600、GeForce 800M 及其后续型号开始，应该都能正常工作。有关支持的 GPU 详情，请参阅 [NVML 文档](http:\u002F\u002Fdocs.nvidia.com\u002Fdeploy\u002Fnvml-api\u002Fnvml-api-reference.html#nvml-api-reference)。\n\n### Adreno\n\nNVTOP 支持使用 `msm` Linux 驱动的 Adreno GPU。\n\nmsm 在内核 6.0 中引入了 fdinfo 接口（[浏览内核源码](https:\u002F\u002Fgit.kernel.org\u002Fpub\u002Fscm\u002Flinux\u002Fkernel\u002Fgit\u002Fstable\u002Flinux.git\u002Ftree\u002Fdrivers\u002Fgpu\u002Fdrm\u002Fmsm\u002Fmsm_drv.c?h=linux-6.0.y)）。因此，你需要一个版本大于或等于 6.0 的内核，才能看到正在使用 Adreno GPU 的进程。\n\n### Apple\n\nNVTOP 包含对 Apple Metal 的初步支持。此功能仅在为 Apple 构建时可用，且仅在此情况下才支持 Apple 厂商。\n\n**APPLE 支持状态**\n- Apple 支持仍在开发中。可能存在一些 bug 和限制。\n\n### Ascend\n\nNVTOP 通过 DCMI API（版本 6.0.0）支持 Ascend（测试于 Altas 800 (910B)）。\n\n目前，DCMI 仅支持有限的 API，缺少 PCIe 代数、tx\u002Frx 吞吐量信息、最大功耗等数据。\n\n### VideoCore\n\nNVTOP 支持 VideoCore（测试于树莓派 4B）。\n\n支持 GPU 频率、温度、利用率、每个进程的利用率、GPU 内存使用情况以及 H264 解码利用率。\n\n在非树莓派操作系统上，你需要使用 `linux-rpi 6.12.y` 及以上版本的内核，并确保存在 `\u002Fdev\u002Fvcio` 设备。\n\n### Rockchip\n\nNVTOP 支持 Rockchip（测试于 orangepi 5 plus）。\n\n支持 NPU 频率、温度和利用率。\n\n### MetaX\n\nNVTOP 通过 MXSML 库支持 MetaX（测试于 MXC500）。\n\n有关 GPU 的更多信息，请参阅 [METAX 文档](https:\u002F\u002Fdeveloper.metax-tech.com\u002Fdoc\u002Findex)。\n\n### Enflame\n\nNVTOP 通过 EFML 库支持 Enflame GCU（测试于 Enflame S60、Enflame L300 和 Enflame L600）。\n\nGCU，即通用计算单元，是一种加速卡，用于执行与 GPGPU 类似的通用计算任务。\n\n构建\n-----\n\n为了使 NVTOP 能够显示 GPU 信息，需要以下几项库：\n\n* 用于驱动用户界面的 *ncurses* 库。\n  * 这使得屏幕看起来更加美观。\n* 对于英伟达：随 GPU 驱动一起提供的 *NVIDIA 管理库*（*NVML*）。\n  * 该库用于查询 GPU 信息。\n* 对于 AMD：用于通过内核驱动程序查询 AMD GPU 的 libdrm 库。\n* 对于 METAX：随 GPU 驱动一起提供的 *MetaX 系统管理库*（*MXSML*）。\n  * 该库用于查询 GPU 信息。\n* 对于 Enflame：随 GCU 驱动一起提供的 *Enflame 管理库*（*EFML*）。\n\n## 发行版特定安装流程\n\n### Ubuntu \u002F Debian\n\n如果您的发行版提供了 snap 工具，请按照 [snap 安装流程](#snap) 获取最新版本的 `nvtop`。\n\n此外，还提供了一个独立的应用程序，格式为 [AppImage](#appimage)。\n\n#### Ubuntu Focal (20.04)、Debian buster (稳定版) 及更新版本\n\n```bash\nsudo apt install nvtop\n```\n\n#### Ubuntu PPA\n\n由 [Quentin Lienhardt](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQuentiumYT) 提供了一个支持 Ubuntu 20.04 及更高版本的 [PPA](https:\u002F\u002Flaunchpad.net\u002F~quentiumyt\u002F+archive\u002Fubuntu\u002Fnvtop)，其中包含针对 NVIDIA、AMD 和 Intel 的最新版 `nvtop`。\n\n```bash\nsudo add-apt-repository ppa:quentiumyt\u002Fnvtop\nsudo apt install nvtop\n```\n\n#### 较旧版本\n\n- AMD 和 Intel 的依赖项：\n  ```bash\n  sudo apt install libdrm-dev libsystemd-dev\n  # Ubuntu 18.04\n  sudo apt install libudev-dev\n  ```\n\n- NVIDIA 的依赖项：\n  - NVIDIA 驱动程序（请参阅 [Ubuntu Wiki](https:\u002F\u002Fhelp.ubuntu.com\u002Fcommunity\u002FBinaryDriverHowto\u002FNvidia) 或 [Ubuntu PPA](https:\u002F\u002Flaunchpad.net\u002F~graphics-drivers\u002F+archive\u002Fubuntu\u002Fppa) 或 [Debian Wiki](https:\u002F\u002Fwiki.debian.org\u002FNvidiaGraphicsDrivers#NVIDIA_Proprietary_Driver)）\n\n- NVTOP 的依赖项：\n  - CMake、ncurses 和 Git\n  ```bash\n  sudo apt install cmake libncurses5-dev libncursesw5-dev git\n  ```\n\n- NVTOP：\n  - 按照 [NVTOP 构建步骤](#nvtop-build) 进行编译\n\n\n### Fedora \u002F Red Hat \u002F CentOS\n\n同样提供一个独立的应用程序，格式为 [AppImage](#appimage)。\n\n#### Fedora 36 及更高版本\n\n- ```bash\n  sudo dnf install nvtop\n  ```\n\n#### Red Hat Enterprise Linux 8 和 9\n\n- ```bash\n  sudo dnf install -y https:\u002F\u002Fdl.fedoraproject.org\u002Fpub\u002Fepel\u002Fepel-release-latest-$(rpm -E %{rhel}).noarch.rpm\n  sudo dnf install nvtop\n  ```\n\n#### CentOS Stream、Rocky Linux、AlmaLinux\n\n- ```bash\n  sudo dnf install -y epel-release\n  sudo dnf install nvtop\n  ```\n\n#### Fedora \u002F Red Hat \u002F CentOS 的构建流程：\n\n- AMD 和 Intel 的依赖项：\n  ```bash\n  sudo dnf install libdrm-devel systemd-devel\n  ```\n\n- NVIDIA 的依赖项：\n  - NVIDIA 驱动程序，**需要 CUDA 才能使用 nvml 库**（请参阅 [RPM Fusion](https:\u002F\u002Frpmfusion.org\u002FHowto\u002FNVIDIA)）\n\n- NVTOP 的依赖项：\n  - CMake、ncurses、C++ 和 Git\n  ```bash\n  sudo dnf install cmake ncurses-devel git gcc-c++\n  ```\n\n- NVTOP：\n  - 按照 [NVTOP 构建步骤](#nvtop-build) 进行编译\n\n### OpenSUSE\n\n同样提供一个独立的应用程序，格式为 [AppImage](#appimage)。\n\nOpenSUSE 的构建流程：\n\n- AMD 的依赖项：\n  ```bash\n  sudo zypper install libdrm-devel\n  ```\n\n- NVIDIA 的依赖项：\n  - NVIDIA 驱动程序（请参阅 [SUSE 支持数据库](https:\u002F\u002Fen.opensuse.org\u002FSDB:NVIDIA_drivers)）\n\n- NVTOP 的依赖项：\n  - CMake、ncurses 和 Git\n  ```bash\n  sudo zypper install cmake ncurses-devel git\n  ```\n\n- NVTOP：\n  - 按照 [NVTOP 构建步骤](#nvtop-build) 进行编译\n\n### Arch Linux\n\n- ```bash\n  sudo pacman -S nvtop\n  ```\n\n### Gentoo\n\n- ```bash\n  sudo emerge -av nvtop\n  ```\n\n### AppImage\n\nAppImage 是一种独立的应用程序。只需下载 AppImage 文件，将其设置为可执行文件并运行即可！\n\n- 前往 [发布页面](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop\u002Freleases\u002Flatest) 下载 `nvtop-x86_64.AppImage`\n\n- ```bash\n  # 切换到下载目录 ** 路径可能因系统而异 **\n  cd $HOME\u002FDownloads\n  # 将 AppImage 设置为可执行文件\n  chmod u+x nvtop-x86_64.AppImage\n  # 享受 nvtop\n  .\u002Fnvtop-x86_64.AppImage\n  ```\n\n如果您想了解其工作原理，请访问 [AppImage 官网](https:\u002F\u002Fappimage.org\u002F)。\n\n### Snap\n\n- ```bash\n  snap install nvtop\n  # 添加在 nvtop 中终止进程的能力\n  snap connect nvtop:process-control\n  # 添加查看 GPU 信息（风扇、PCIe、功耗等）的能力\n  snap connect nvtop:hardware-observe\n  # 支持 AMDGPU 进程列表（读取 \u002Fproc\u002F\u003Cpid>）\n  snap connect nvtop:system-observe\n  # 临时解决方案，用于获取每个进程的 GPU 使用情况（读取 \u002Fproc\u002F\u003Cpid>\u002Ffdinfo）\n  snap connect nvtop:kubernetes-support\n  ```\n\n注意：上述连接命令允许\n\n### Conda-forge\n\n已经有一个 [conda-forge 对 `nvtop` 的配方](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fconda-forge\u002Fnvtop-feedstock)。\n\n#### conda \u002F mamba \u002F miniforge\n\n```bash\nconda install --channel conda-forge nvtop\n```\n\n#### pixi\n\n```bash\npixi global install nvtop\n```\n\n### Docker\n\n- NVIDIA 驱动程序（同上）\n\n- [nvidia-docker](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fnvidia-docker)（请参阅 [Container Toolkit 安装指南](https:\u002F\u002Fdocs.nvidia.com\u002Fdatacenter\u002Fcloud-native\u002Fcontainer-toolkit\u002Finstall-guide.html#docker)）\n\n- ```bash\n  git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop.git && cd nvtop\n  sudo docker build --tag nvtop .\n  sudo docker run -it --rm --runtime=nvidia --gpus=all --pid=host nvtop\n  ```\n\n## NVTOP 构建步骤\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop.git\nmkdir -p nvtop\u002Fbuild && cd nvtop\u002Fbuild\ncmake .. -DNVIDIA_SUPPORT=ON -DAMDGPU_SUPPORT=ON -DINTEL_SUPPORT=ON\nmake\n\n# 全局安装到系统中\nsudo make install\n\n# 或者，在您选择的目录下无权限安装\n# cmake .. -DNVIDIA_SUPPORT=ON -DAMDGPU_SUPPORT=ON -DINTEL_SUPPORT=ON -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=\u002Fpath\u002Fto\u002Fyour\u002Fdir\n# make\n# make install\n```\n\n如果您使用 **conda** 作为环境管理器，并在构建 NVTOP 时遇到错误，请在调用 `cmake` 之前尝试运行 `conda deactivate`。\n\n构建系统支持多种构建类型（例如 -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo）：\n\n* Release：不包含调试信息的二进制文件\n* RelWithDebInfo：包含调试信息的二进制文件\n* Debug：启用警告标志以及地址和未定义行为 sanitizers 的编译版本（用于开发目的）\n\n故障排除\n------------\n\n- 图表显示异常：\n  - 确保已安装宽字符版本的 ncurses 库（Debian \u002F Ubuntu 的 libncurses**w**5-dev），清理构建目录后重新开始构建。\n- **Putty**：通过在菜单“Connection > Data > Terminal Details”中将“Terminal-type string”设置为“putty”，告诉 Putty 不要谎报其终端能力（$TERM）。\n\n许可证\n-------\n\nNVTOP 采用 GPLv3 许可证或更高版本进行授权。\n许可证副本可在仓库的 COPYING 文件中找到，也可在 GNU 官网上查阅：\u003C[www.gnu.org\u002Flicenses\u002F](http:\u002F\u002Fwww.gnu.org\u002Flicenses\u002F)>。","# NVTOP 快速上手指南\n\nNVTOP (Neat Videocard TOP) 是一款类似 `htop` 的 GPU 和加速器任务监控工具，支持 NVIDIA、AMD、Intel、华为昇腾、苹果 M 系列等多种硬件，能够实时显示显存占用、功耗、温度及进程信息。\n\n## 环境准备\n\n### 系统要求\n- **操作系统**：Linux (主流发行版) 或 macOS (Apple Silicon 初步支持)。\n- **内核版本要求**（用于查看具体进程占用）：\n  - **AMD**: Linux Kernel ≥ 5.14\n  - **Intel**: Linux Kernel ≥ 5.19\n  - **Qualcomm Adreno**: Linux Kernel ≥ 6.0\n  - **NVIDIA**: 支持 Kepler 架构及以上 (GeForce 600\u002F800M 及更新型号)，需安装专有驱动。\n\n### 前置依赖\n编译或运行通常需要以下库（包管理器安装时通常会自动解决）：\n- `ncurses` (用户界面库)\n- `libdrm` (AMD\u002FIntel 支持)\n- `cmake`, `git`, `gcc\u002Fg++` (如需源码编译)\n- **NVIDIA 用户**：必须安装官方显卡驱动以获取 NVML 库。\n- **Intel 用户**：可能需要 `CAP_PERFMON` 权限才能查看总显存使用量。\n\n## 安装步骤\n\n请根据您的 Linux 发行版选择对应的安装命令。**国内用户建议配置相应源加速下载。**\n\n### Ubuntu \u002F Debian\n```bash\n# 方法一：直接通过 apt 安装 (适用于 Ubuntu 20.04+ \u002F Debian Buster+)\nsudo apt update\nsudo apt install nvtop\n\n# 方法二：使用 PPA 获取最新版本 (支持 NVIDIA, AMD, Intel)\nsudo add-apt-repository ppa:quentiumyt\u002Fnvtop\nsudo apt update\nsudo apt install nvtop\n```\n\n### Fedora \u002F RHEL \u002F CentOS\n```bash\n# Fedora 36+\nsudo dnf install nvtop\n\n# RHEL 8\u002F9, CentOS Stream, Rocky Linux, AlmaLinux (需先启用 EPEL 源)\nsudo dnf install -y epel-release\nsudo dnf install nvtop\n```\n\n### Arch Linux\n```bash\nsudo pacman -S nvtop\n```\n\n### Gentoo\n```bash\nsudo emerge -av nvtop\n```\n\n### 通用方式 (AppImage \u002F Snap \u002F Conda)\n如果上述源不可用，可选择以下方式：\n\n**AppImage (免安装，推荐):**\n```bash\n# 下载最新版 (请替换为实际下载链接或手动从 GitHub Release 下载)\nwget https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop\u002Freleases\u002Flatest\u002Fdownload\u002Fnvtop-x86_64.AppImage\nchmod u+x nvtop-x86_64.AppImage\n.\u002Fnvtop-x86_64.AppImage\n```\n\n**Snap:**\n```bash\nsudo snap install nvtop\n# 赋予必要权限以查看进程和硬件信息\nsudo snap connect nvtop:process-control\nsudo snap connect nvtop:hardware-observe\nsudo snap connect nvtop:system-observe\nsudo snap connect nvtop:kubernetes-support\n```\n\n**Conda \u002F Mamba:**\n```bash\nconda install --channel conda-forge nvtop\n# 或使用 pixi\npixi global install nvtop\n```\n\n### 源码编译 (高级用户)\n如需自定义支持选项或在无包管理器的环境中使用：\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop.git\nmkdir -p nvtop\u002Fbuild && cd nvtop\u002Fbuild\n\n# 配置构建选项 (根据需要开启 ON\u002FOFF)\ncmake .. -DNVIDIA_SUPPORT=ON -DAMDGPU_SUPPORT=ON -DINTEL_SUPPORT=ON\n\nmake\nsudo make install\n```\n*注意：若使用 conda 环境，执行 cmake 前请先运行 `conda deactivate`。*\n\n## 基本使用\n\n### 启动监控\n在终端直接输入以下命令即可启动：\n```bash\nnvtop\n```\n系统将自动检测可用的 GPU 并以图形化界面展示实时监控数据。\n\n### 常用交互操作\n进入界面后，可使用以下快捷键：\n- **F2**: 打开设置窗口 (可自定义显示的图表、颜色、列顺序等)。\n- **F12**: 保存当前配置 (下次启动自动加载)。\n- **q**: 退出程序。\n- **k**: 杀死选中的进程 (需相应权限)。\n- **?** 或 **h**: 查看帮助信息。\n\n### 命令行参数\n查看简短帮助或指定特定选项：\n```bash\nnvtop -h\n# 或\nnvtop --help\n```\n查看详细手册：\n```bash\nman nvtop\n```","某 AI 实验室的算法工程师正在一台配备多张 NVIDIA 和 AMD 显卡的服务器上，同时调试大语言模型训练任务与推理服务。\n\n### 没有 nvtop 时\n- **监控盲区**：原生 `nvidia-smi` 无法识别混用的 AMD 显卡，工程师需切换不同命令才能查看全貌，极易遗漏异构资源状态。\n- **定位困难**：当显存爆满时，只能看到总量占用，无法直接关联到具体是哪个进程（如僵尸训练任务）在恶意占用资源。\n- **交互低效**：缺乏类似 `htop` 的实时动态刷新与交互式排序功能，排查问题时需反复手动刷新终端，响应滞后。\n- **配置繁琐**：每次查看不同指标（如温度、功耗、编码利用率）都需要添加复杂参数，无法保存个性化视图供团队复用。\n\n### 使用 nvtop 后\n- **统一视界**：nvtop 在一个界面内同时展示 NVIDIA、AMD 乃至 Intel 等多厂商加速器状态，彻底消除异构计算环境的监控死角。\n- **精准溯源**：界面直接列出占用 GPU 的具体进程名、PID 及显存细节，工程师可一键定位并终止异常进程，秒级释放资源。\n- **实时洞察**：提供类 `htop` 的流畅动态图表与历史曲线，支持按键即时排序和筛选，让负载波动与性能瓶颈一目了然。\n- **个性定制**：通过内置设置窗口（F2）灵活调整显示列并保存偏好（F12），团队成员均可快速获得最适合当前调试场景的监控面板。\n\nnvtop 将碎片化的硬件监控整合为直观的统一仪表盘，极大提升了多卡异构环境下的故障排查效率与资源调度能力。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSyllo_nvtop_bf014d43.png","Syllo","Maxime Schmitt","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FSyllo_c6dbc2a8.png",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo",[81,85,89,93,97,101],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"C","#555555",91.3,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"CMake","#DA3434",6,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"C++","#f34b7d",1.1,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"Objective-C","#438eff",1,{"name":98,"color":99,"percentage":100},"Shell","#89e051",0.4,{"name":102,"color":103,"percentage":104},"Dockerfile","#384d54",0.1,10442,386,"2026-04-13T06:46:26","NOASSERTION","Linux, macOS","非必需，支持多厂商 GPU\u002F加速器。NVIDIA 需 Kepler 架构及以上（如 GeForce 600+）；AMD 需 Linux amdgpu 驱动；Intel 需 i915\u002FXe 驱动；Apple 仅限 M1\u002FM2 (Metal)；其他支持华为 Ascend、Qualcomm Adreno 等。无具体显存大小要求。","未说明",{"notes":113,"python":111,"dependencies":114},"1. AMD GPU 进程监控需 Linux 内核 5.14+；Intel 需 5.19+；Adreno 需 6.0+。2. Intel GPU 查看总显存需 CAP_PERFMON 或 root 权限。3. Apple 支持处于早期阶段，仅限构建于 macOS 时可用。4. 可通过 Snap、AppImage、Docker 或包管理器直接安装，也可源码编译。5. NVIDIA 用户在 Fedora\u002FRHEL 上构建时需安装 CUDA 以获取 NVML 库。",[115,116,117,118,119,86,120],"ncurses (libncurses5-dev\u002Flibncursesw5-dev)","libdrm (AMD\u002FIntel\u002FAdreno 支持)","NVML (NVIDIA 驱动自带)","MXSML (MetaX 驱动自带)","EFML (Enflame 驱动自带)","Git",[13],[123,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134],"monitoring","nvidia","gpu","ncurses","intel","linux","command-line-tool","adreno","amd","apple","ascend","huawei","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-13T22:44:08.109846",[138,143,148,153,158,163],{"id":139,"question_zh":140,"answer_zh":141,"source_url":142},32032,"编译时遇到 'Could NOT find NVML' 错误怎么办？","如果 CMake 无法找到 NVML 库，可以通过手动指定包含目录和库路径来解决。例如，在 TensorRT 容器中构建时，可以使用以下命令：\ncmake .. \\\n    -DNVML_INCLUDE_DIRS=\u002Fusr\u002Flocal\u002Fcuda-10.1\u002Ftargets\u002Fx86_64-linux\u002Finclude\u002F \\\n    -DNVML_LIBRARIES=\u002Fusr\u002Flocal\u002Fcuda-10.1\u002Ftargets\u002Fx86_64-linux\u002Flib\u002Fstubs\u002Flibnvidia-ml.so\n此外，确保 CUDA 安装在 \u002Fusr\u002Flocal\u002Fcuda* 目录下，新版本已添加相关提示以帮助 CMake 查找库文件。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop\u002Fissues\u002F45",{"id":144,"question_zh":145,"answer_zh":146,"source_url":147},32033,"如何在 nvtop 中保存排序设置以便重启后生效？","nvtop 支持类似 htop 的配置保存功能。你可以在设置窗口（按 F2 键）中切换升序或降序排列，或者直接使用键盘上的加号\u002F减号（+\u002F-）键进行调整。退出程序后，设置会自动保存到配置文件中，下次启动时将自动应用之前的排序顺序。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop\u002Fissues\u002F96",{"id":149,"question_zh":150,"answer_zh":151,"source_url":152},32034,"多 GPU 系统中隐藏某个 GPU 导致程序崩溃（Assertion failed）如何解决？","在多 GPU 系统（如同时拥有 Intel\u002FAMD 和 NVIDIA 显卡）中，如果在设置中禁用某些 GPU 导致出现 'We should not be processing a client id twice per update' 断言失败并崩溃，这通常是由于缓存处理逻辑问题引起的。该问题已在后续版本修复，请升级到最新版本或应用相关的合并请求（MR）补丁。修复后，混合显卡系统（AMD+NVIDIA 或 Intel+NVIDIA）均可正常运行。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop\u002Fissues\u002F222",{"id":154,"question_zh":155,"answer_zh":156,"source_url":157},32035,"使用 '-s' 快照标志时 Intel Arc 显卡利用率显示为 null 怎么办？","在使用 `-s` 标志生成快照时，Intel Arc 显卡的利用率（gpu_util）和其他指标可能显示为 null，尽管 TUI 界面能正常显示。这是因为部分数据（如内存时钟 mem_clock）需要 Intel 在内核或驱动中暴露接口后才能获取。对于功耗（power_draw）等数据，需等待驱动程序修复相关 bug。目前建议优先使用 TUI 界面查看实时数据，或关注驱动更新以获取完整的快照支持。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop\u002Fissues\u002F371",{"id":159,"question_zh":160,"answer_zh":161,"source_url":162},32036,"运行 nvtop 时出现 'Segmentation fault (core dumped)' 错误如何修复？","如果在编译成功后运行 nvtop 出现段错误（Segmentation fault），这通常与特定驱动版本或终端尺寸导致的除零错误有关。维护者已修复了导致该问题的两个主要缺陷。请确保拉取最新的 master 分支代码重新编译安装，最新版本应能兼容各种终端尺寸并解决此崩溃问题。如果问题依旧，请提供具体的驱动版本和系统环境信息以便进一步排查。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop\u002Fissues\u002F107",{"id":164,"question_zh":165,"answer_zh":166,"source_url":167},32037,"为什么提示缺少 Intel GPU 内存、功耗、风扇和温度支持？","如果运行时提示 'This version of Nvtop is missing support for reporting Intel GPU memory, power, fan and temperature'，说明编译时未正确启用或未检测到必要的 Intel GPU 支持库。请确保在运行 CMake 时显式开启 Intel 支持选项：-DINTEL_SUPPORT=ON，并确认系统已安装必要的开发库（如 libdrm 等）。如果 cmake 输出中未报错但运行时仍提示缺失，可能需要检查安装路径或重新构建项目。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop\u002Fissues\u002F197",[169,174,179,184,189,194,199,204,209,214,219,224,229,234,239,244,249,254,259,264],{"id":170,"version":171,"summary_zh":172,"released_at":173},239262,"3.3.2","# 修复 bug\n\n- 快照模式 (`-s`) 输出有效的 JSON。感谢 @Steve-Tech \n\n# 新增功能\n\n- 循环快照模式 (`-l`) 会以循环方式打印快照。感谢 @Steve-Tech \n- 额外的快照信息 - @Syllo\n  - 进程\n  - 编码\u002F解码\n","2026-02-08T17:57:16",{"id":175,"version":176,"summary_zh":177,"released_at":178},239263,"3.3.1","- 修复一个回归问题，该问题会导致 NVIDIA GPU 的可用显存报告不准确\n- 将有效\u002F效率利用率纳入 GPU 利用率指标中","2026-01-18T13:12:34",{"id":180,"version":181,"summary_zh":182,"released_at":183},239264,"3.3.0","# 本版本新增功能\n\n## 目标支持\n\n- Rockchip NPU - @feilongfl \n- MetaX GPU - @zhenyu-xu-metax \n- Enflame GCU - @QShen3 \n\n## 改进\n\n- 一次性模式下提供更多内存报告 - @mintyleaf \n- 按下 CTRL + L 将重置 ncurses 界面 - @cipri-tom + @claude \n- GPU 和 MEM 现在拥有独立的时钟字段 - @KaeLL \n- 引入有效负载指标，即根据 (当前功耗 \u002F 最大功耗) 比例加权的利用率百分比 - @airvzxf \n\n# 修复\n\n- 修复因两次处理相同客户端 ID 而导致的断言失败 - @Andrew1326 \n- 应用程序桌面元数据的安装路径和名称问题 - @michel-slm \n- 新的 PPA 维护者 - @QuentiumYT \n- Mali GPU 的若干修复 - @larunbe \n- Intel Battlemage 的功耗计算问题 - @Steve-Tech \n- 统一 Nvidia GPU 上的显存使用情况报告 - @sbhavani \n- AMDGPU 集成显卡同时考虑 VRAM 和 GTT 的使用情况 - @superm1 \n\n# 其他\n\n- 手册页更新 - @polluks \n- 修正错别字 - @oxyzenQ ","2026-01-16T13:28:09",{"id":185,"version":186,"summary_zh":187,"released_at":188},239265,"3.2.0","# 本版本新增功能\n\n- 感谢 @Steve-Tech 提供的 Intel XE 驱动支持\n  - 当 nvtop 启用了 `CAP_PERFMON` 时，支持显示更多指标。详情请参阅 [README 中的 Intel 部分](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop?tab=readme-ov-file#intel)\n- 感谢 @xiaohuirong 提供的 Broadcom V3D 支持（适用于 Raspberry Pi）\n- 感谢 @rdyro 提供的 Google TPU 支持\n- 感谢 @ring-c 提供的通过 `-P` 选项隐藏进程列表的功能\n- 在较新的 GPU 上，编码和解码引擎通常是共享的，nvtop 现在会在已知情况下显示“ENC\u002FDEC”。\n- 感谢 @matthewfeickert，现在可以通过 [conda forge 安装 nvtop](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop?tab=readme-ov-file#conda-forge)。\n- 感谢 @jwilkins88 提供的 JSON 快照选项 `-s`。\n\n# 错误修复与改进\n\n- @Steve-Tech 改进了 Intel i915 的支持\n- 感谢 @Samueru-sama 使 AppImage 更加便携\n- 各种后端错误修复\n- 感谢 @ocochard 修复了 FreeBSD 上的编译问题\n\n向所有贡献者致以衷心的感谢 :tada:","2025-03-29T11:26:44",{"id":190,"version":191,"summary_zh":192,"released_at":193},239266,"3.1.0","新增对以下硬件加速器\u002FGPU 的支持：\n\n- 通过 panfrost Linux 驱动程序，支持更多 Adreno GPU\n- Mac GPU（社区已在 M1 和 M2 上进行测试）\n- 华为 Ascend 加速器\n\n错误修复与改进：\n\n- 不再调用被标记为不监控的 GPU 的处理函数\n- 修复因无法通过用户环境变量（如 XDG_HOME 等）找到配置文件路径而导致的崩溃问题","2024-02-23T15:04:44",{"id":195,"version":196,"summary_zh":197,"released_at":198},239267,"3.0.2","错误修复：\n\n- AMGDPU：除 ID 0 之外的其他 GPU 现在应该能够被正确监控。感谢 @CabbageSong。\n- 修复了通过 F2 菜单选择 GPU 时的逻辑错误，该错误会导致显示错误的 GPU。感谢 @cfwen 指出问题所在。\n\n改进：\n\n- 通过 msm 驱动程序支持 Adreno GPU。感谢 @Sonicadvance1 和 @robclark。\n- 感谢 @amdsc21 和 @paklui，针对较新的 GPU 改进了 AMDGPU 设备名称的查询。\n- 增加了“hjkl”方向键功能。感谢 @Euro20179。","2023-06-11T09:10:51",{"id":200,"version":201,"summary_zh":202,"released_at":203},239268,"3.0.1","错误修复：\n- 有时被隐藏的是 nvtop 之外的其他进程，而非 nvtop 本身。\n- 在同一 DRM 上下文中同时使用图形和计算资源的 AMDGPU 进程，会错误地仅报告计算资源的使用情况。","2022-11-06T15:44:14",{"id":205,"version":206,"summary_zh":207,"released_at":208},239269,"3.0.0","本版本新增功能：\n\n- Intel GPU 支持\n  - 由于内核补丁尚未发布，此版本仅部分支持。更多信息请参阅 [README 中的 Intel 部分](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSyllo\u002Fnvtop\u002Fblob\u002Fmaster\u002FREADME.markdown#intel)：\n    - 基本功能（任何系统）：检测 GPU 名称和时钟频率。\n    - Linux 内核 ≥ 5.19 的系统：支持显示 GPU 使用率、编码\u002F解码使用率以及在 GPU 上运行的进程。\n    - 当前暂不支持：显存使用情况（包括 GPU 和各进程）、显存时钟频率、风扇转速、功耗、以及 RX\u002FTX 数据传输速率。\n  - 使用 libsystemd（需要 sd-device）或 libudev（在没有 systemd 或 sd-device 的系统上）来检测设备并提取部分 GPU 指标。\n- 支持检测集成显卡（Intel 和 AMD）。\n- 在设置窗口（F2）中新增“GPU 选择”窗口，用于启用或禁用对特定 GPU 的监控。\n  - 该设置可保存，以便在重启后保持不变。\n  - 此功能取代了命令行选项 `-s` 和 `-i`。\n- 新增一个选项，可在进程列表中隐藏 nvtop 自身的进程（默认启用）。\n- 启动时显示提示信息，告知用户在旧版内核上的功能限制。\n- 为 nvtop 提供 [Appstream 元数据文件](https:\u002F\u002Fwww.freedesktop.org\u002Fsoftware\u002Fappstream\u002Fdocs\u002F)。\n\n修复：\n\n- 临时解决方案，用于检测通过 DRM 驱动始终报告 100% 使用率的 AMD GPU，并改为显示所有进程的总使用率。","2022-10-23T11:44:13",{"id":210,"version":211,"summary_zh":212,"released_at":213},239270,"2.0.4","本次更新的新功能：\n\n- 感谢 @Nightmayr 提供的 Snap 支持\n- 通过 AppImage 打包为独立应用\n  - 无需编译，下载即可运行（请参阅 README！）\n  - 构建于 Ubuntu 18.04 的 Docker 容器中，理论上可在几乎所有环境中运行，但如有问题请随时报告。\n- 新增图标和 .desktop 文件（AppImage 所需）。不过这个图标可能不太理想，毕竟我并不擅长设计……\n- 在进程列表中显示 AMDGPU 计算任务的占用情况。\n\n本次更新的修复与改进：\n\n- 修复了因误用 ncurses 打印函数而产生的警告。感谢 @felixonmars！\n- 每次更新时仅遍历一次 \u002Fproc 目录，无论系统中有多少块 AMD 显卡。\n  - 这样可以在多显卡的 AMD 系统上减少资源消耗。\n- 修复了来自 AMDGPU fdinfo 接口的不一致问题（例如，在某些情况下会出现超过 100% 的使用率）。\n\n关于 nvtop 的帮助：\n\n我正在为下一个版本添加对 Intel GPU 的支持。如果您目前拥有（或计划购买）一块独立的 Intel 显卡，请在 #106 讨论帖中留言，表明您是否愿意协助提供一些系统的 `udev` 和 `fdinfo` 信息转储。","2022-10-02T18:13:55",{"id":215,"version":216,"summary_zh":217,"released_at":218},239271,"2.0.3","本次更新新增：\n- 图表的时间轴上显示秒数。\n- 对 Linux 内核 ≥5.19 的 AMDGPU 支持\n  - 支持更新后的 fdinfo 接口（似乎是 AMD 和 Intel 等多个驱动之间名称统一的结果）。\n  - 更精确的 GPU 使用指标\n    - 每个 GPU 的图形、编码和解码时间使用以纳秒为单位，可独立于驱动程序更新频率精确计算百分比使用率（后续还将为进程列表添加 GPU 时间使用列）。\n\n\n修复：\n- 在获取 AMDGPU 设备句柄时发生段错误，且无法打开设备节点。\n- 编译警告。\n\n感谢所有贡献者！","2022-08-26T17:10:03",{"id":220,"version":221,"summary_zh":222,"released_at":223},239272,"2.0.2","New this update:\r\n- AMDGPU encode and decode metrics full support\r\n- Getting GPU metrics from the process information for older AMDGPU (when the DRM interface does not support it)\r\n\r\nFixes and improvements:\r\n- Fix interface artifacts when the terminal is maximized\r\n- Plot support for up to 64 accelerators\r\n- Fix crash for some terminal sizes when the number of GPU was greater than 1\r\n- Multiple interface positioning algorithm fix\r\n- Memory allocation overflow checks\r\n- Switched to linear array allocation strategy to reduce the memory footprint\r\n- Unit testing using gtest (provides a test target when -DENABLE_TESTING is set or during Debug build)","2022-06-11T11:47:02",{"id":225,"version":226,"summary_zh":227,"released_at":228},239273,"2.0.1","Minor bugfix release following AMDGPU support.\r\n\r\n- Fixed compilation error on systems with older libdrm versions.\r\n- Extract PCIe generation and width from a more reliable source for AMDGPU.","2022-04-10T09:28:11",{"id":230,"version":231,"summary_zh":232,"released_at":233},239274,"2.0.0","New in this release:\r\n\r\n- AMDGPU support\r\n\r\nBugfix:\r\n\r\n- Removed a printf to stderr that could break the ncurses layout.","2022-04-04T18:05:01",{"id":235,"version":236,"summary_zh":237,"released_at":238},239275,"1.2.2","Minor release with some bugfix before updating the Debian package.","2021-07-24T13:09:10",{"id":240,"version":241,"summary_zh":242,"released_at":243},239276,"1.2.1","New this release:\r\n\r\n- Per process GPU, encode and decode usage metrics are available as process columns.\r\n- A setup window (F2) to configure the interface.\r\n  - General options\r\n    - Color support\r\n    - Update interval\r\n  - Devices display options\r\n    - Temperature scale\r\n    - Auto hide of encode\u002Fdecode\r\n  - Chart options\r\n    - Update direction\r\n    - Which metric is displayed for each device\r\n  - Processes options\r\n    - Toggle ascending\u002Fdescending\r\n    - Sort by\r\n    - Which field are displayed\r\n- Save user preferences to a configuration file (F12)\r\n\r\nMiscellaneous:\r\n\r\n- Rewrite of GPU information extraction in preparation for potential multi vendor support (see #106).\r\n  - The build no longer requires the NVML header\r\n  - The build doesn't link to libnvidia-ml anymore, instead loads the symbols at runtime.\r\n- Rewrite and small optimization of the interface drawing code.\r\n  - Chart positioning algorithm\r\n  - Line plot\r\n  - Avoid unnecessary ncurses clean\u002Fdraw calls","2021-05-27T10:08:04",{"id":245,"version":246,"summary_zh":247,"released_at":248},239277,"1.1.0","This is a minor release including:\r\n\r\n- Bugs fixes where the interface would hang or fail to allocate and crash on systems with many GPUs.\r\n- UI updates: plot direction, PID order and units consistency.\r\n- Showing the power draw even when the upper limit is not provided by the driver.\r\n- Manpage update.\r\n- Installation instruction update.\r\n","2020-12-03T10:03:27",{"id":250,"version":251,"summary_zh":252,"released_at":253},239278,"1.0.0","New in this version:\r\n\r\n- Automatic layout of the interface\r\n- Each GPU has its own plot for multi-GPU setup (when there is enough room on screen)\r\n- The host CPU and memory utilization are added to the process list\r\n- Horizontally scrollable process list to see the whole the command line","2019-01-09T16:18:55",{"id":255,"version":256,"summary_zh":257,"released_at":258},239279,"0.3.1","Fix multi-device support for plot.","2018-11-22T13:39:32",{"id":260,"version":261,"summary_zh":262,"released_at":263},239280,"0.3.0","New in this version:\r\n\r\n- Maximum GPU and memory line plot \r\n  - Can be disabled with option ``-p`` or ``--no-plot``.\r\n- Encoding end decoding meters auto-hide if they were not used recently\r\n  - Always visible with option ``-E -1``\r\n- The multi-device information header now automatically takes advantage of the horizontal space available\r\n- Fahrenheit option\r\n  - Activation with option ``-f`` or ``--freedom-unit``\r\n- A process name now comes with its arguments\r\n- Process name cache\r\n  - Disable cache with the option ``-N`` or ``--no-cache``","2018-11-21T13:03:49",{"id":265,"version":266,"summary_zh":267,"released_at":268},239281,"0.2.3","- Process list and command options are scrollable","2018-09-12T08:01:11"]