标题：实验影响追踪器：绿色计算的新里程碑

标题：实验影响追踪器：绿色计算的新里程碑

experiment-impact-tracker项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/experiment-impact-tracker

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项目介绍

experiment-impact-tracker 是一个轻量级的开源工具，用于追踪和记录系统在执行实验时的能源消耗、碳排放和计算利用率。特别针对Linux系统上的英特尔芯片（支持RPL功率限制接口）和NVIDIA GPU，它能收集CPU和GPU功耗、硬件信息、Python包版本以及估算的碳排放信息等。在加州，甚至可以实时查询CAISO的碳排放数据。

项目技术分析

experiment-impact-tracker 使用简单易用的API，只需几行代码即可集成到现有项目中。通过ImpactTracker类启动背景监控进程，该进程会持续收集硬件性能和能源相关数据。日志信息以JSON和pickle格式存储，便于后期处理。此外，项目还提供了一个用于创建HTML附件的工具，生成详细的能耗报告，并可以通过自定义JSON配置文件进行结构化展示。

项目及技术应用场景

• 学术研究：对于机器学习和人工智能的研究人员，这个工具可以帮助他们准确报告实验的能源足迹，推动更环保的研究实践。
• 云服务管理：在云平台上运行实验时，可以确保在不同硬件组合上的一致性，避免因资源不匹配导致的数据偏差。
• 数据中心优化：通过对能源消耗的实时监测，优化数据中心的能源效率，降低运营成本。

项目特点

• 兼容性广泛：虽然主要测试于特定的CPU和GPU型号，但项目旨在扩展到更多硬件配置。
• 实时监控与报告：不仅跟踪硬件指标，还能获取实时碳排放信息，为环保决策提供数据支持。
• 简单集成：只需添加几行代码，就能将能源和计算效率监控功能集成到现有项目中。
• 自动化报告：通过自动生成HTML附件，轻松创建可读性强的实验能耗报告。
• 开源社区支持：鼓励用户提交问题报告和贡献代码，不断改进并扩展功能。

要安装 experiment-impact-tracker，只需执行 pip install experiment-impact-tracker 命令。如需详细了解用法或参与贡献，请访问官方文档。

让我们一起迈向可持续计算的未来，用 experiment-impact-tracker 让每一次实验都更加透明且环保。

experiment-impact-tracker项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/experiment-impact-tracker