utkuozdemir/nvidia_gpu_exporter
utkuozdemir
用于Prometheus的Nvidia GPU指标导出器，通过nvidia-smi二进制工具收集GPU性能指标（如利用率、温度、内存使用等），以Prometheus兼容格式暴露指标，便于监控和分析GPU运行状态。
3 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：utkuozdemir仓库类型：镜像最近更新：8 个月前
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https://xuanyuan.cloud/agents.md
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nvidia_gpu_exporter
镜像概述
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。
核心功能与特性
- 基于nvidia-smi采集指标：直接利用Nvidia官方工具
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。 - Prometheus兼容输出：遵循Prometheus指标规范，通过HTTP端点暴露结构化指标数据，可直接被Prometheus服务器抓取并存储。
- 轻量低耗：专注于指标采集与导出核心功能，容器化部署资源占用低，适合各类GPU运行环境。
使用场景与适用范围
适用于需对Nvidia GPU进行性能监控的场景，包括：
- 搭载Nvidia GPU的服务器、工作站或边缘计算设备
- AI/机器学习训练/推理环境中的GPU资源监控
- 高性能计算（HPC）集群中的GPU节点状态跟踪
- 需实时掌握GPU负载、健康状态的运维与开发场景
使用方法与配置说明
前置条件
- 目标主机需安装Nvidia GPU驱动及
nvidia-smi工具（通常随驱动一同安装，默认路径为/usr/bin/nvidia-smi）。 - 确保容器可访问主机的
nvidia-smi二进制文件。
Docker部署示例
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
集成Prometheus
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
参考与扩展
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
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/utkuozdemir/nvidia_gpu_exporter:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull utkuozdemir/nvidia_gpu_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。"