Advertisement

NVIDIA GPU Prometheus Exporter:NVIDIA GPU Promethius导出器

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
NVIDIA GPU Prometheus Exporter是一款用于监控和收集NVIDIA GPU性能数据的工具,可将数据导出给Prometheus监控系统,便于实时分析与优化。 NVIDIA GPU Prometheus导出器用于导出NVIDIA GPU指标,并使用NVML(基于C的API)来监控NVIDIA GPU设备。与其他一些类似的出口商不同,它不调用二进制文件。 构建 该存储库包含nvml.h 文件,因此构建环境没有特殊要求。可以通过执行 `go get github.com/mindprince/nvidia_gpu_prometheus_exporter` 来获取导出器的源代码并进行构建。 运行 出口商需要满足以下条件: - 访问NVML库(libnvidia-ml.so.1)。 - 访问GPU设备。 为了确保导出器可以访问NVML库,可以将它们添加到共享库的搜索路径中。或者设置LD_LIBRARY_PATH指向其位置。 默认情况下,度量标准在端口9445上公开。可以通过使用 `-web.listen-address` 标志进行更新来更改监听地址。 容器内运行 如果要在容器中运行导出程序,则需要执行以下操作以使容器可以访问NVML库: - 设置环境变量 `LD_LIBRARY_PATH=`

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • NVIDIA GPU Prometheus Exporter:NVIDIA GPU Promethius
    优质
    NVIDIA GPU Prometheus Exporter是一款用于监控和收集NVIDIA GPU性能数据的工具,可将数据导出给Prometheus监控系统,便于实时分析与优化。 NVIDIA GPU Prometheus导出器用于导出NVIDIA GPU指标,并使用NVML(基于C的API)来监控NVIDIA GPU设备。与其他一些类似的出口商不同,它不调用二进制文件。 构建 该存储库包含nvml.h 文件,因此构建环境没有特殊要求。可以通过执行 `go get github.com/mindprince/nvidia_gpu_prometheus_exporter` 来获取导出器的源代码并进行构建。 运行 出口商需要满足以下条件: - 访问NVML库(libnvidia-ml.so.1)。 - 访问GPU设备。 为了确保导出器可以访问NVML库,可以将它们添加到共享库的搜索路径中。或者设置LD_LIBRARY_PATH指向其位置。 默认情况下,度量标准在端口9445上公开。可以通过使用 `-web.listen-address` 标志进行更新来更改监听地址。 容器内运行 如果要在容器中运行导出程序,则需要执行以下操作以使容器可以访问NVML库: - 设置环境变量 `LD_LIBRARY_PATH=`
  • 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 ```
  • 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
  • Python-GPUtil:一个利用nvidia-smi从NVIDIA GPU获取GPU状态的Python模块
    优质
    Python-GPUtil是一款专为开发者设计的Python库,能够通过读取nvidia-smi数据来监测并管理NVIDIA GPU的状态和性能。 一个Python模块,用于通过nvidia-smi以编程方式从NVIDIA GPU获取GPU状态。
  • NVIDIA GPU计算工具包.7z
    优质
    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
  • NVIDIA图灵架构GPU详解
    优质
    本文深入解析了NVIDIA的图灵架构GPU,详述其技术特点、性能提升及应用场景,为读者全面了解这一高性能计算平台提供详细指南。 NVIDIA GPU图灵架构详解,深入探讨了NVIDIA的图灵架构,提供了对其技术特性的全面解析。
  • NVIDIA MX150安装TensorFlow-GPU版本
    优质
    本文将详细介绍如何在配备NVIDIA MX150显卡的计算机上成功安装和配置TensorFlow-GPU版,包括必要的驱动程序更新、CUDA及cuDNN库的安装步骤。 感谢博主分享!经过一番努力终于成功了! 对于安装包有需要的朋友可以联系我获取。 配置详情如下: - CPU:i5-8265U - GPU:NVIDIA MX150 - Python版本:Python3.6.5 - TensorFlow版本:1.10.0 具体步骤为: 1、安装CUDA-9.2,按照官网指引进行下载和安装。 安装过程中建议使用默认路径。 2、获取CUDNN-7.2,并根据官方说明完成相应操作。
  • NVIDIA TURING GPU架构白皮书.pdf
    优质
    这份PDF文件详尽介绍了NVIDIA Turing GPU架构的设计理念与技术细节,包括其在图形处理和深度学习领域的创新应用。 白皮书对GPU架构设计具有很高的参考价值,许多硬件的设计都需要以架构作为整体宏观设计的基础。这份文档可以为相关工作提供参考与借鉴。
  • NVIDIA TURING GPU架构白皮书.pdf
    优质
    本白皮书深入介绍了NVIDIA Turing GPU架构的技术细节与创新功能,包括RT Cores、Tensor Cores等先进技术。适合专业人士和技术爱好者阅读。 ### NVIDIA Turing GPU 架构详解 #### NVIDIA Turing 架构简介 NVIDIA Turing 架构是显卡技术的一次重大革新,它不仅提升了图形处理能力,还引入了实时光线追踪技术和深度学习功能,极大地提高了游戏和专业应用的性能与真实感。 #### NVIDIA Turing 主要特性 - **新型流式多元处理器 (SM):** Turing SM 是 Turing 架构的核心,其设计旨在提高并发执行效率,支持 FP32 和 INT32 指令的同时执行。 - **Turing Tensor 核心:** 专为 AI 推理而设计,能够提供高效能的深度学习推理能力,特别适用于数据中心的应用程序。 - **实时光线追踪加速:** 首次将硬件级别的光线追踪功能集成到 GPU 中,极大地提高了渲染真实感图形的速度。 - **着色技术的全新进展:** - **网格着色 (Mesh Shading):** 允许开发者更灵活地控制几何体的生成过程,减少绘制调用数量,提高性能。 - **可变速率着色 (Variable Rate Shading, VRS):** 通过调整不同区域的像素着色率来提高渲染效率,同时保持图像质量。 - **纹理空间着色 (Texture Space Shading, TSS):** 在纹理坐标空间中进行着色计算,有助于减少对昂贵的像素着色操作的需求。 - **多视图渲染 (Multi-View Rendering, MVR):** 优化 VR 渲染过程,减少重复工作,提高效率。 - **深度学习功能:** - **用于图形的深度学习功能:** 包括深度学习超级采样 (DLSS),利用深度学习技术提高渲染分辨率的同时保持性能。 - **用于推理的深度学习功能:** 支持高效的神经网络推理运算,适用于数据中心等应用场景。 - **GDDR6 高性能显存子系统:** 提供更高的带宽和更低的功耗,增强了整体性能。 - **第二代 NVIDIA NVLink:** 提供更高速的数据传输通道,适合于需要大量数据交换的高性能计算场景。 - **USB-C 和 VirtualLink:** 支持最新的连接标准,便于连接现代显示设备。 #### 深入了解 Turing GPU 架构 - **Turing TU102 GPU:** 这是一款旗舰级 GPU,拥有完整的 72 个 SM 单元,是 Turing 架构的代表产品。 - **Turing 流式多元处理器 (SM) 架构:** 每个 SM 包含多个 FP32 和 INT32 核心,以及专用的张量核心和 RT 核心,显著提高了计算密集型任务的性能。 - **Turing Tensor 核心:** 专门用于加速 AI 推理任务,可以在多种精度模式下运行,包括 FP16、INT8 等。 - **Turing 内存架构和显示特性:** - **GDDR6 显存子系统:** 相比之前的 GDDR5 显存,GDDR6 带来了更高的数据传输速率和更低的功耗。 - **L2 缓存和 ROP:** 优化了缓存结构,提高了数据访问效率。 - **Turing 显存压缩:** 通过高效的压缩算法减少显存带宽需求。 - **视频和显示引擎:** 支持最新的视频编解码标准,如 H.265/HEVC 和 AV1。 #### Turing RT 核心 - **Turing RT 核心:** 专门为实时光线追踪设计,能够高效地处理光线与场景的交互,为游戏和专业应用带来电影级别的画面质量。 #### NGX 技术 - **NGX 软件架构:** 结合硬件和软件优势,提供一系列 AI 加速的图形和影像增强功能。 - **深度学习超级采样 (DLSS):** 利用 AI 来提高帧率,同时保持或甚至超过传统抗锯齿技术的图像质量。 - **InPainting:** 使用 AI 技术填补图像中缺失的部分,使图像看起来更加完整自然。 - **AI Slow-Mo (AISlow-Mo) 和 AI SuperRez:** 通过 AI 技术实现帧率和分辨率的提升,增强视频播放效果。 #### 先进的着色技术 - **网格着色 (Mesh Shading):** 通过将几何处理从传统的顶点着色器转移到专门的网格着色器,简化了渲染流程,提高了效率。 - **可变速率着色 (Variable Rate Shading, VRS):** 通过改变不同区域的像素着色