GPUSTAT: 实时监控NVIDIA GPU状态的开源解决方案
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/gpustat 1. 项目介绍
gpustat 是一个由 Wookayin 开发并维护的轻量级命令行工具，专用于监控 NVIDIA GPU 的状态及性能指标。此项目主要面向 Linux 系统用户，提供了便捷的方式获取 GPU 的利用程度、内存消耗、温度等多项重要参数。对于深度学习开发者以及高性能计算领域的研究人员而言，gpustat 成为了不可或缺的监控工具。
主要功能：
- 实时监控：实时显示 GPU 当前的工作状态。
- 详细指标报告：包括 GPU 使用率、内存使用情况、温度等。
- 美观易读的输出：提供简洁明了的报告视图，便于阅读和理解。
- 自动化监控：支持定时任务，持续跟踪 GPU 状态变化。
- 历史数据分析：可存储数据供后续分析使用。
2. 快速启动
为了快速启动 gpustat，在您的系统环境中确保已安装 python 和相关依赖项。接下来遵循以下步骤完成安装和基本配置：
步骤1：安装 gpustat
使用 pip 安装 gpustat:
pip install gpustat
如果您使用的是 Anaconda 环境，可以选择在对应的环境下进行安装。
步骤2：运行 gpustat
安装完成后，打开终端窗口，输入以下命令运行 gpustat:
gpustat
这将立即显示出当前所有 NVIDIA GPU 的状态概览，包括 GPU 利用率、内存使用情况、温度等关键指标。
参数说明
-c,--color: 使用彩色输出结果。-u,--no-header: 不输出表头，适用于自动化脚本调用。-j,--json: 输出 JSON 格式的结果，适合进一步的数据解析。
3. 应用案例和最佳实践
示例场景：深度学习模型训练过程中的GPU监测
当使用深度神经网络进行大规模模型训练时，gpustat 可帮助我们即时了解每一块 GPU 的负载情况，以便做出合理的资源调配决策。结合 watch 命令，可以实现连续监控：
watch --color -n1 gpustat -cpu
上述命令将在每隔一秒刷新一次 gpustat 的输出，同时使用色彩区分不同的状态级别，直观地展示了 GPU 在训练期间的变化趋势。
最佳实践：定期检查以预防过热或故障
设定 gpustat 的周期性运行，如通过 cronjob 每隔半小时自动监测一次 GPU 温度，有助于早期发现设备健康问题，避免因长时间高温而导致的硬件损伤。
4. 典型生态项目
gpustat-web
gpustat-web 是基于 gpustat 构建的一个 Web 界面项目，允许远程监控和管理多个 GPU 集群的状态。此项目还处于 Alpha 测试阶段，具有一定的不稳定性和潜在网络资源高占用的风险，但其跨节点的数据聚合特性使得实时监控大型分布式系统的 GPU 工作状况成为可能。
安装与启动 gpustat-web
首先需要在服务器端安装必要的 Python 版本（3.6 或更高），然后执行下列命令：
pip install gpustat-web
之后，可以使用以下命令启动 gpustat-web 应用服务：
python -m gpustat_web --port <PORT_NUMBER> <HOST1> [<HOSTN> ...]
其中 <PORT_NUMBER> 应替换为您选择的服务端口，而 <HOST> 字符串列表则代表了要监控的各个 GPU 主机地址。
通过这种方式，用户可以在任何能够访问目标服务器 IP 地址的客户端设备上，通过 Web 浏览器实时查阅 GPU 的状态信息。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
