
nvidia_gpu_exporter是一款专为Prometheus设计的Nvidia GPU指标导出工具,通过调用系统原生的nvidia-smi二进制程序采集GPU硬件信息及性能数据,并将指标以Prometheus可抓取的格式暴露,支持集成到监控系统中实现对GPU运行状态的实时监控与分析。
nvidia-smi获取GPU核心数据,包括但不限于GPU利用率、显存使用率、温度、功耗、风扇转速等关键指标,确保数据准确性和完整性。适用于需对Nvidia GPU进行性能监控的场景,包括:
nvidia-smi工具(通常随驱动一同安装,默认路径为/usr/bin/nvidia-smi)。nvidia-smi二进制文件。基础运行命令
bashdocker run -d \ --name nvidia-gpu-exporter \ -p 9835:9835 \ # 默认暴露端口(具体端口以项目最新配置为准) -v /usr/bin/nvidia-smi:/usr/bin/nvidia-smi \ # 挂载主机nvidia-smi工具 --restart unless-stopped \ utkuozdemir/nvidia_gpu_exporter # 镜像名称(以实际仓库为准)
指标访问
容器启动后,可通过http://<容器IP>:9835/metrics访问导出的GPU指标,例如:
nvidia_gpu_utilization{index="0",name="Tesla V100"} 85 nvidia_gpu_memory_used_bytes{index="0",name="Tesla V100"} 12884901888 nvidia_gpu_temperature_celsius{index="0",name="Tesla V100"} 72
在Prometheus配置文件中添加如下抓取规则:
yamlscrape_configs: - job_name: 'nvidia_gpu' static_configs: - targets: ['<容器IP>:9835'] # 替换为实际容器IP和端口
更多配置参数(如自定义端口、指标过滤、超时设置等)及高级用法,请参考项目官方文档:https://github.com/utkuozdemir/nvidia_gpu_exporter
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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