文章系统阐明了判断显卡是否工作过的两层含义与方法：通过实时指标确认当前是否在运行负载，并以系统与应用日志、时间序列监控和硬件传感器信号构建历史证据链。核心做法是结合操作系统监控、nvidia-smi/rocm-smi等厂商工具、事件日志与功耗温度频率的联动曲线进行交叉验证；虚拟化与容器场景需在宿主与客体双侧观测。文中给出跨平台快速检查清单、场景化指标关注点与对比表，并强调消费级显卡普遍缺乏“累计时长”可读计数，应以“证据链法”替代。最后建议团队将核查流程制度化，借助项目管理系统沉淀模板与留痕，提升结论的准确性与可追溯性。

确认显卡工作时间需要明确口径并持续采样，通过系统工具与厂商接口在固定间隔记录GPU利用率与功耗，按阈值累计有效工作时长，同时保留通电时长口径用于寿命评估。Windows可用任务管理器与PerfMon，Linux与服务器环境以nvidia-smi或rocm-smi定时采样，macOS采用powermetrics与GPU历史记录。为提高准确性，建议建立统一日志、报表与自动化告警流程，并在多租户与虚拟化场景按租户维度统计。将监测与协作系统结合，例如在Worktile与PingCode中关联任务与统计数据，可形成治理闭环并服务成本优化与质量改进。

本文系统回答如何监测显卡工作原理：以厂商API与驱动计数器为基础，采集利用率、温度、功耗、频率与显存等关键指标，并将帧时间或吞吐量对齐分析，区分功耗墙、温度墙与CPU/IO瓶颈；在游戏、创作与AI训练等不同场景构建“采集—存储—可视化—告警—联动”的闭环，用低开销工具与自动化管道实现长期趋势与告警治理，以数据驱动散热、功率与内核优化，提升稳定性与效率