0. 引言
在使用服务器时，高效管理 GPU 和文件传输是两项不可或缺的技能。本指南旨在帮助您快速掌握服务器环境下的 GPU 使用状态监测方法，并简要介绍如何在服务器之间进行文件传输操作。
1. 查看服务器上的 gpu 使用状态
1.1 安装 gpustat
这条指令用于通过 pip 命令安装 Python 的 gpustat 库
pip：Python 的包管理工具，用于安装、升级或卸载 Python 包。
install：指令的操作类型，表示安装一个指定的库或模块。
gpustat：目标库的名称。gpustat 是一个轻量级工具，用于显示 GPU 使用状态，提供有关 GPU 温度、占用率等信息。
执行该指令后，gpustat 库会被安装到您的 Python 环境中，之后您可以通过命令行轻松查看和监控 GPU 的状态。
pip install gpustat
1.2 查看 gpu 使用状态
这条指令用于实时监控 GPU 的使用状态
watch：Linux 下的一个命令，用于定期执行指定的命令并实时刷新显示结果。
-n 1：表示每隔 1 秒运行一次指定的命令，数字可以根据需求调整，例如 -n 5 则表示每 5 秒运行一次。
gpustat：目标命令，用于显示 GPU 的使用状态，包括 GPU 温度、内存使用率、利用率等信息。
整体作用：该命令会每秒更新并显示 gpustat 提供的 GPU 使用状态信息，帮助用户实时了解 GPU 的运行情况，适用于需要持续监控的场景。
watch -n 1 gpustat
1.3 gpu 状态成功展示
依次为索引、显卡型号、显卡温度、显卡占用率、程序占用情况以及用户名。
这段内容列出了 GPU 使用状态信息的几个关键组成部分
索引：表示 GPU 在系统中的编号或序号，用于区分多块显卡。例如，如果系统中有多块显卡，索引可能为 0、1 等。
显卡型号：具体指明显卡的品牌和型号名称，例如 NVIDIA 的 RTX 3090 或 GTX 1080 等。
显卡温度：显示当前显卡的工作温度，通常以摄氏度为单位，帮助监控显卡运行是否在安全范围内。
显卡占用率：即 GPU 的使用率，表示显卡的计算资源被当前任务占用了多少，通常以百分比表示。
程序占用情况：指正在使用 GPU 的程序及其占用的资源情况，例如某个深度学习框架或图像处理软件使用了多少 GPU 内存。
用户名：当前使用 GPU 的用户名称，用于标明是哪位用户在运行任务或占用资源。
1.4 查看 gpu 的个数和索引等
import torch
# 检查CUDA是否可用
print(torch.cuda.is_available()) # 输出True表示有可用GPU
# 查看GPU数量
print(torch.cuda.device_count()) # 输出可用GPU数量
# 查看当前GPU名称
if torch.cuda.is_available():
print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 例如输出"NVIDIA GeForce RTX 3090"
2. 服务器之间互传文件
两个服务器之间的文件互传可以通过 xftp 轻松实现。
通常情况下，Xftp 被广泛用于本地计算机与服务器之间的文件传输。然而，它同样支持直接在两台服务器间传输文件，无需依赖复杂的指令操作。
只需将右侧的服务器连接页面拖动至左侧的目标位置，然后正常执行文件传输操作，即可轻松实现服务器间文件传输，过程高效且简便。
