本文从Java获取CPU温度的核心限制出发，拆解了JNI调用、系统命令执行、开源工具封装三类落地方案，通过对比表格呈现不同方案的适配性、性能损耗与接入成本，结合行业权威报告分析生产环境的性能优化策略与合规边界，同时讲解了常见故障的排查方法，为Java开发者提供了全场景的CPU温度采集实操指南

本文提出评测大模型GPU性能的完整方法论：先统一吞吐、延迟、能效与稳定性等核心指标，再标准化硬软环境与模型精度，采用微基准与端到端压测组合覆盖预填充与解码，结合并发与上下文长度梯度设置获得可比较数据；配合nvidia-smi、DCGM、Nsight与推理引擎日志实现白盒监控，依据热点与访存模式定位瓶颈；通过批量与并发权衡、内核融合、FlashAttention、KV Cache优化与推测解码迭代提升性能与能效；以MLPerf与TensorRT-LLM等权威数据校准目标，最终在MIG与分布式场景中构建持续回归与SLA导向的优化闭环，兼顾多加速器与国内外生态的公平对比。===

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