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自动构建
这是一个用Go编写的Nvidia SMI Exporter，用于从nvidia-smi获取GPU统计信息，支持多GPU监控，可输出metrics供监控系统使用。
下载次数: 0状态：自动构建维护者：study仓库类型：镜像最近更新：7 年前
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https://xuanyuan.cloud/agents.md
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Nvidia SMI Exporter
镜像概述
Nvidia SMI Exporter是一个用Go语言编写的工具，用于从nvidia-smi命令中提取GPU的统计信息，并以metrics形式输出，方便集成到Prometheus等监控系统中。该工具支持多GPU环境，可帮助用户实时监控GPU的资源使用情况。
核心功能
- 从nvidia-smi获取GPU的详细统计数据，包括显存使用、利用率、温度、风扇转速等
- 支持多GPU设备监控
- 可通过环境变量配置监听端口和测试模式
- 兼容NVIDIA Docker v2，可在容器化环境中运行
- 输出的metrics可与Grafana等可视化工具集成（提供官方Dashboard链接）
使用场景
- GPU服务器的实时性能监控
- 集群环境中GPU资源的管理与优化
- 深度学习训练任务中的GPU资源使用分析
- 数据中心GPU设备的健康状态监测
配置说明
环境变量
LISTEN_ADDRESS：指定监听端口（默认9202）TEST_MODE：启用测试模式（设置为1时生效，模拟输出metrics）
运行方式
本地运行
- 确保已安装Go编译器
- 构建：
bash
go get github.com/phstudy/nvidia_smi_exporter/src cd ${GOPATH-$HOME/go}/src/github.com/phstudy/nvidia_smi_exporter go build -v -o bin/nvidia_smi_exporter src/nvidia_smi_exporter.go - 默认端口运行：
bash
bin/nvidia_smi_exporter - 指定端口运行：
bash
LISTEN_ADDRESS=9201 bin/nvidia_smi_exporter - 测试模式运行：
bash
TEST_MODE=1 bin/nvidia_smi_exporter
Docker容器运行（使用NVIDIA Docker v2）
bashdocker run -d \ --runtime=nvidia \ --name=nvidia_smi_exporter \ -p 9202:9202 \ study/nvidia_smi_exporter
查看容器日志：
bashdocker logs -f nvidia_smi_exporter
Metrics示例
输出的metrics包括GPU驱动信息、设备数量、显存使用、利用率、温度等，例如：
nvidia_driver_info{version="390.87"} 1 nvidia_device_count 1 nvidia_fanspeed{minor="0"} 0 nvidia_info{index="0", minor="0", uuid="GPU-7d57c83c-be3c-fc52-9fe2-6eac2185265a", name="GeForce GTX 1080 Ti"} 1 nvidia_memory_total{minor="0"} 11177 nvidia_memory_used{minor="0"} 0 nvidia_memory_free{minor="0"} 11177 nvidia_utilization_gpu{minor="0"} 3 nvidia_utilization_memory{minor="0"} 0 nvidia_temperatures{minor="0"} 55 nvidia_power_usage{minor="0"} 25.69
Grafana Dashboard
可使用官方提供的Grafana Dashboard进行可视化：https://grafana.com/dashboards/6387
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
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docker pull docker.xuanyuan.run/study/nvidia_smi_exporter:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull study/nvidia_smi_exporter:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"