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GPU监控工具：在Linux系统中监测NVIDIA GPU的实用程序

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简介：
这是一款专为Linux系统设计的实用程序，用于高效监测和管理NVIDIA GPU的性能与状态，帮助用户优化资源分配，确保系统的稳定运行。 该存储库包含Golang绑定和DCGM-Exporter，用于在Kubernetes中收集GPU遥测数据。 绑定： 为以下两个库提供了Golang绑定： 1. 基于C的API，用于监视和管理NVIDIA GPU设备。 2. 一组工具，在集群环境中管理和监控NVIDIA GPU。这是一个低开销的工具套件，可以在每个主机系统上执行各种功能，包括主动运行状况监测、诊断、系统验证、策略制定、电源及时钟管理、组配置以及计费。 您还将在这个存储库中找到这两个绑定的示例代码。 DCGM-Exporter： 该存储库还包含DCGM-Exporter。它利用Golang绑定为GPU指标导出提供支持。 快速开始： 要在GPU节点上收集指标，只需启动dcgm-exporter容器： $ docker run -d --gpus all --rm -p 9400:9400 nvidia/dcgm-exporter:2.0.13-2.1

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  • GPU监控工具：在Linux系统中监测NVIDIA GPU的实用程序
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    这是一款专为Linux系统设计的实用程序，用于高效监测和管理NVIDIA GPU的性能与状态，帮助用户优化资源分配，确保系统的稳定运行。 该存储库包含Golang绑定和DCGM-Exporter，用于在Kubernetes中收集GPU遥测数据。 绑定： 为以下两个库提供了Golang绑定： 1. 基于C的API，用于监视和管理NVIDIA GPU设备。 2. 一组工具，在集群环境中管理和监控NVIDIA GPU。这是一个低开销的工具套件，可以在每个主机系统上执行各种功能，包括主动运行状况监测、诊断、系统验证、策略制定、电源及时钟管理、组配置以及计费。 您还将在这个存储库中找到这两个绑定的示例代码。 DCGM-Exporter： 该存储库还包含DCGM-Exporter。它利用Golang绑定为GPU指标导出提供支持。 快速开始： 要在GPU节点上收集指标，只需启动dcgm-exporter容器： $ docker run -d --gpus all --rm -p 9400:9400 nvidia/dcgm-exporter:2.0.13-2.1
     
  • NVIDIA-GPU-Monitor：利用nvidia-smi监控NVIDIA GPU的使用率
    优质
    NVIDIA-GPU-Monitor是一款基于nvidia-smi工具开发的应用程序，专注于实时监测和分析NVIDIA GPU的性能指标及使用情况。 Nvidia GPU监视器使用nvidia-smi帮助监控Nvidia GPU的利用率。 安装及使用方法如下： - 使用npm： ``` $ npm install --save nvidia-gpu-monitor ``` - 使用yarn： ``` $ yarn add nvidia-gpu-monitor ```
     
  • Linux环境下监控NVIDIA GPU使用的详细指南
    优质
    本指南详细介绍在Linux系统中如何安装和配置工具来监测NVIDIA GPU的使用情况，包括常用命令与实用软件的使用方法。 本段落详细介绍了在Linux环境下监视NVIDIA GPU使用情况的方法，并通过示例代码进行了深入讲解。内容对学习或工作中需要了解GPU监控的读者具有一定的参考价值。希望感兴趣的朋友们能从中获得帮助。
     
  • CPU和GPU监测工具
    优质
    本工具专为电脑爱好者和技术人员设计，提供实时监控CPU与GPU性能状态的功能，帮助用户优化系统设置，提升计算机运行效率。 CPU和GPU监测工具可以帮助用户实时监控计算机硬件的工作状态，确保系统稳定运行并优化性能设置。这些工具通常提供详细的统计信息，包括但不限于温度、频率、功耗等参数，并支持自定义警报功能以防止过热等问题的发生。通过使用专业的监测软件，用户可以更好地了解其设备的运作情况，从而采取适当的措施来提高效率和延长硬件寿命。
     
  • NVIDIA DCGM: 一个用于监控和评估NVIDIA GPU健康状态的项目
    优质
    NVIDIA DCGM是一款强大的工具，专为监测与评估大规模GPU集群中的NVIDIA图形处理器健康状况而设计。它帮助用户实时跟踪并优化系统性能。 NVIDIA数据中心GPU管理器（DCGM）是一套用于在集群环境中管理和监控NVIDIA数据中心GPU的工具。它包括主动健康监测、全面诊断、系统警报以及电源与时钟管理等治理策略。该工具可以独立使用，并且能够轻松集成到NVIDIA合作伙伴的集群管理工具、资源调度和监视产品中，从而简化了数据中心中的GPU管理工作流程，提高了硬件可靠性和正常运行时间，自动化了常规任务并有助于提升整体基础设施效率。 DCGM支持Linux操作系统，在x86_64、Arm及POWER（ppc64le）平台上均可使用。安装程序包包括库文件、二进制文件以及NVIDIA验证套件(NVVS)和API源代码示例(C语言，Python和Go语言版本)。此外，DCGM还集成了收集GPU遥测数据的功能，并已融入Kubernetes生态系统中。
     
  • numpy-gpu：利用Copperhead在NVIDIA GPU上运行numpy
    优质
    numpy-gpu项目旨在通过Copperhead库将numpy代码迁移至NVIDIA GPU上执行，显著提升大规模数值计算任务性能。 在 NVIDIA GPU 上使用 numpy（通过 Copperhead）。部署：CUDNN 4.8 CUDA 6.5 为了使它工作，我必须： 将铜头源代码中 move() 函数的所有用法更改为 std::move() 以避免与 boost::move() 混淆； 在 cuda 或 thrust 包含文件中删除对 GCC 版本的限制； 在 Copperhead 源码中的某处添加对 Thrust 重新标记的包含。 安装： 首先，安装 CUDA 6.5，然后： （使用 virtualenv 简而言之；源 nutshellbinactivate） pip 安装 numpy codepy cd copperhead python setup.py build python setup.py install 或者如果您信任它：source setup.sh 用 GPU 测试 numpy: cd copperhead 样品
     
  • NVIDIA GPU计算工具包.7z
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    NVIDIA GPU计算工具包包含一系列用于开发高性能GPU加速应用的库和工具，适用于科学计算、人工智能等领域。 cuda_11.2.2_461.33_win10 cudnn-11.2-windows-x64-v8.1.1.33，非安装程序版本
     
  • Linux系统的监控工具
    优质
    简介：Linux系统监控工具是一系列软件和命令行实用程序，用于收集、分析并展示服务器运行状态的数据，帮助管理员优化性能及维护系统稳定性。 Linux系统中有20个常用的监控工具，需要的话可以下载。
     
  • NVIDIA Linux x86-64 470.103.01 GPU 驱动程序安装程序
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    这是一款专为Linux系统（x86-64架构）设计的NVIDIA显卡驱动程序安装包，版本号为470.103.01，能够优化并提升GPU性能。 GPU显卡驱动 适用于：GeForce RTX2080Ti 的 linux-x86_64 版本为 470.103.01。
     
  • ProcExp64.exe：Windows平台的进程、线程、CPU和GPU资源监控工具
    优质
    ProcExp64.exe是一款专为Windows系统设计的强大工具，能够实时监控并分析进程、线程以及CPU和GPU的使用情况，帮助用户优化系统性能。 procexp64.exe 是一个用于监控 Windows 平台上的进程、线程以及 CPU 和 GPU 资源的工具。