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NVIDIA-GPU-Monitor：利用nvidia-smi监控NVIDIA GPU的使用率

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简介：
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 ```

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  • NVIDIA-GPU-Monitor：利用nvidia-smi监控NVIDIA GPU的使用率
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    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 ```
     
  • 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。
     
  • Zabbix NVIDIA SMI Multi-GPU：基于nvidia-smi的Zabbix模板，在Windows和Linux上使用。
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    本Zabbix模板利用NVIDIA SMI监控多GPU性能，适用于Windows及Linux系统，为IT管理员提供详尽的GPU状态与健康信息。 zabbix-nvidia-smi-multi-gpu 是一个使用 nvidia-smi 的 Zabbix 模板，在 Windows 和 Linux 系统的多 GPU 上运行。其主要特性包括： - 所有图形卡的低级发现项目原型：风扇转速总计，可用和已用内存功率以十瓦为单位（数十瓦），适合用于监控。 - 温度利用率 - 图形中包含风扇速度、功率消耗和温度的原型图 - 在不同 GPU 温度下设置触发器 在 Windows 上使用时： 将文件 userparameter_nvidia-smi.conf.windows 的内容添加到您的 zabbix_agentd.conf 文件中。
     
  • GPULog：利用nvidia-smi展示和记录GPU使用率的实例脚本
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    GPULog是一款基于nvidia-smi工具的实用脚本，专门用于实时展示并长期记录GPU的工作状态与使用效率，便于监控和分析。 此存储库包含一些小代码示例，用于演示如何使用nvidia-smi将GPU利用率记录到CSV文件，并展示如何通过Python脚本绘制结果数据。要开始记录gpu的利用情况，请运行`log_gpu_utilization.sh`脚本。您可以通过按CTRL+C来停止日志记录过程。 若想查看已存储的日志，可以执行名为`plot_nvidia_dump.py`的脚本来显示GPU利用率： ```bash $ python plot_nvidia_dump.py gpu_log_[timestamp].csv ``` 此外，还可以通过提供特定GPU的整数ID来过滤数据。为了实现这一功能，请使用命令行参数--filter-ids。例如，若要仅查看ID为6的GPU的数据，则可以运行以下命令： ```bash $ python plot_nvidia_dump.py gpu_log_[timestamp].csv --filter-ids 6 ``` 这将只显示指定编号（这里是6）的GPU的相关数据。
     
  • numpy-gpu：利用Copperhead在NVIDIA GPU上运行numpy
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    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
     
  • 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。
     
  • NVIDIA DCGM: 一个用于监控和评估NVIDIA GPU健康状态的项目
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    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。
     
  • GPU监控工具：在Linux系统中监测NVIDIA GPU的实用程序
    优质
    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
     
  • 利用NVIDIA GPU通过Nvidia-Docker构建和运行Docker容器.zip
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    本资料深入讲解了如何使用NVIDIA GPU以及Nvidia-Docker技术来高效地构建与运行Docker容器，适用于需要进行高性能计算或图形处理的学习者和技术人员。 Nvidia-docker 是一个利用 NVIDIA GPU 构建和运行 Docker 容器的实用程序。完整的文档和常见问题可以在存储库的 wiki 中找到。 快速入门指南： 确保你已经安装了适用于你的发行版版本的 NVIDIA 驱动程序和支持的 Docker 版本。
     
  • NVIDIA Container Toolkit: 使用NVIDIA GPU构建与运行Docker容器（开源）
    优质
    简介：NVIDIA Container Toolkit是一款开源工具，用于简化在搭载NVIDIA GPU的系统上构建和运行Docker容器的过程，助力深度学习与高性能计算应用。 NVIDIA Container Toolkit使用户能够构建并运行具有GPU加速的Docker容器。该工具包包含了容器运行时库以及实用程序，用于自动配置容器以利用NVIDIA GPU的功能。在使用前，请确保已经在Linux发行版上安装了NVIDIA驱动程序和Docker引擎，并且不需要在主机系统中安装CUDA Toolkit，但必须安装NVIDIA驱动程序。 此外，NVIDIA Container Toolkit支持多种不同的容器引擎——包括但不限于 Docker、LXC 和 Podman等。根据《用户指南》，可以使用这些引擎来运行GPU容器。该工具包的架构设计使得它能够轻松地与生态系统中的各种容器引擎配合工作，并提供不同选项用于枚举GPU以及实现CUDA容器的支持功能。