在开源领域，有一些库和工具专门用于 GPU 监控和管理。以下是几个常见的开源 GPU 监控库：

在开源领域，有一些库和工具专门用于 GPU 监控和管理。以下是几个常见的开源 GPU 监控库：

1. ROCm (Radeon Open Compute):

   • ROCm 是 AMD 的开源计算平台，支持 GPU 监控和管理。它包括许多工具和库，用于高性能计算和深度学习工作负载。
   • 官网链接: ROCm

2. NVIDIA Management Library (NVML):

   • NVML 是 NVIDIA 提供的 API 库，用于监控和管理 NVIDIA GPU。虽然 NVML 本身不是开源的，但它可以在开源项目中使用。
   • 示例项目: pynvml 是一个 Python 包装器，可以通过 Python 访问 NVML。

3. nvidia-smi:

   • nvidia-smi 是 NVIDIA 提供的命令行工具，用于监控和管理 GPU。虽然它本身不是库，但可以通过脚本调用来获取 GPU 信息。
   • 可以与 Python 等语言结合使用以编写自定义监控脚本。

4. PyNVML:

   • PyNVML 是基于 NVML 的 Python 封装库，用于轻松地在 Python 应用程序中使用 NVML 提供的功能。
   • GitHub 项目: pynvml

5. GPUtil:

   • GPUtil 是一个简单的 Python 库，用于轻松获取 GPU 统计数据，例如 GPU 使用率、内存使用率等。它利用了 nvidia-smi 命令行工具来获取数据。
   • GitHub 项目: GPUtil

6. AMDuProf:

   • AMD 的开源用户性能工具，用于分析和调试 AMD GPU 和 CPU 性能。
   • 官网链接: AMDuProf

7. GLXOSD:

   • GLXOSD 是一个开源的 Linux 工具，用于显示 GPU 和 CPU 的实时性能数据，适用于 OpenGL 和 Vulkan 应用程序。
   • GitHub 项目: GLXOSD

8. intel-gpu-tools:

   • intel-gpu-tools 是一个开源项目，包含了一组用于调试和测试 Intel 集成 GPU 的工具。
   • GitHub 项目: intel-gpu-tools

这些工具和库提供了不同程度的 GPU 监控和管理功能，适用于不同的操作系统和硬件平台。选择合适的工具取决于你具体的硬件需求和开发环境。