根据给定文件中的和【部分内容】，我们可以提炼出以下与NVIDIA System Management Interface（nvidia-smi）相关的知识点：
标题中的 "nvidia-smi" 指代 NVIDIA System Management Interface，是一个官方工具，用于监控和管理NVIDIA的Tesla、Quadro和GRID设备。这些设备基于Fermi及更高架构系列。另外，nvidia-smi也支持GeForce设备，但提供的信息非常有限。nvidia-smi是一个跨平台工具，支持所有标准的NVIDIA驱动支持的Linux发行版以及64位版本的Windows，从Windows Server 2008 R2开始。
nvidia-smi的主要用途是提供一个接口来获取设备的性能指标。这些性能指标可以通过标准输出直接由用户消费，也可以通过CSV和XML格式的文件提供，便于脚本处理。性能指标获取功能主要是通过NVML（NVIDIA Management Library）库提供的，因此该接口的输出并不保证向后兼容性。然而，NVML库和基于NVML的Python绑定都保证了向后兼容性，因此在编写需要跨NVIDIA驱动发布版本维护的工具时，应当优先考虑使用NVML和Python绑定。
文档中还提到了nvidia-smi的一些常见命令行选项：
- -h 或 --help：打印使用信息并退出。
- -L 或 --list-gpus：列出系统中的所有NVIDIA GPU以及它们的UUID（全局唯一标识符）。
- -q 或 --query：显示每个NVIDIA GPU的信息，包括GPU或单元信息。输出的信息涵盖了本文件“GPU ATTRIBUTES”或“UNIT ATTRIBUTES”部分列出的所有数据。如果某些数据在特定设备或环境中不受支持，则会在输出中标记为"N/A"。默认情况下，会显示所有可用GPU或单元的信息，使用-i选项可以将输出限制为单个GPU或单元。
文档中还提到了如何通过不同方式指定GPU或单元的ID，例如通过GPU的0-基础索引、GPU的板序列号、GPU的UUID或者GPU的PCI总线ID。此外还推荐了使用该工具的Python绑定。
文档最后还提到了与NVML SDK和Python绑定相关的链接，供进一步阅读和获取更多信息：
- NVML SDK：***
***绑定：***
值得注意的是，由于文档内容是通过OCR技术扫描得出，可能存在一些识别错误或遗漏，需要根据上下文进行合理推理以确保信息的准确性。尽管如此，基于以上内容，我们可以得出nvidia-smi是一个功能强大的监控和管理工具，适用于NVIDIA的多个产品系列，并且为用户提供了通过命令行或编程方式与NVIDIA硬件交互的能力。
