【亲测免费】 Nvidia GPU Exporter 项目教程

Nvidia GPU Exporter 项目教程

1. 项目介绍

Nvidia GPU Exporter 是一个用于 Prometheus 的简单导出器，它使用 nvidia-smi 二进制文件来收集、解析和导出 GPU 指标。该项目的主要特点包括：

• 跨平台支持：可以在 Windows、Linux 和 MacOS 上运行。
• 无需 Docker 或 Linux：直接使用 nvidia-smi 二进制文件，无需依赖 Docker 或 Linux 环境。
• 自动发现指标：自动发现 nvidia-smi 可以暴露的指标字段，确保未来兼容性。
• 自带 Grafana 仪表盘：提供官方 Grafana 仪表盘，方便用户可视化 GPU 指标。

2. 项目快速启动

2.1 安装

2.1.1 Windows 安装

如果你使用的是 Windows 系统，可以通过 PowerShell 脚本快速安装 Exporter、Prometheus 和 Grafana。

1. 下载安装脚本（保存为 .ps1 扩展名）。
2. 打开管理员权限的 PowerShell 窗口（在开始菜单中搜索 PowerShell，右键选择“以管理员身份运行”）。
3. 在 PowerShell 窗口中执行下载的脚本，例如：

   C:\Users\<YOUR_USERNAME>\Downloads\windows.ps1
   

4. 验证 Prometheus 是否运行：在浏览器中打开 http://localhost:9090。
5. 验证 Grafana 是否运行：在浏览器中打开 http://localhost:3000。
6. 使用初始凭证登录 Grafana（用户名：admin，密码：admin），设置新密码。
7. 在 Grafana 中，选择“Create - Import”，输入 14574 作为 ID，点击“Load”，最后选择“Prometheus”作为数据源，点击“Import”。

2.1.2 Linux 安装

如果你使用的是 Debian 或 Red Hat 系统，可以通过以下命令安装：

• Debian 系统：

  sudo dpkg -i nvidia-gpu-exporter_1.1.0_linux_amd64.deb
  

• Red Hat 系统：

  sudo rpm -i nvidia-gpu-exporter_1.1.0_linux_amd64.rpm
  

2.2 运行

安装完成后，可以通过以下命令启动 Exporter：

nvidia_gpu_exporter --web.listen-address=:9835 --web.telemetry-path=/metrics

3. 应用案例和最佳实践

3.1 游戏监控

Nvidia GPU Exporter 特别适合游戏玩家，因为它可以在 Windows 上运行，无需 Docker 或 Linux 环境。通过 Grafana 仪表盘，玩家可以实时监控 GPU 的使用情况，确保游戏性能最佳。

3.2 机器学习训练

在机器学习训练过程中，GPU 的使用情况对训练速度和效率至关重要。通过 Nvidia GPU Exporter，可以实时监控 GPU 的温度、使用率、显存占用等指标，帮助优化训练过程。

3.3 数据中心监控

在数据中心环境中，Nvidia GPU Exporter 可以部署在多个节点上，收集所有 GPU 的指标，并通过 Prometheus 进行集中监控和管理。

4. 典型生态项目

4.1 Prometheus

Prometheus 是一个开源的监控和报警工具包，Nvidia GPU Exporter 通过 Prometheus 收集和存储 GPU 指标，提供强大的查询和报警功能。

4.2 Grafana

Grafana 是一个开源的度量分析和可视化套件，Nvidia GPU Exporter 自带 Grafana 仪表盘，用户可以通过 Grafana 直观地查看 GPU 指标。

4.3 Kubernetes

在 Kubernetes 环境中，Nvidia GPU Exporter 可以作为 DaemonSet 部署在每个节点上，收集所有节点的 GPU 指标，并通过 Prometheus 进行集中监控。

通过以上模块的介绍，你可以快速了解并使用 Nvidia GPU Exporter 项目。