rapidsai/jupyterlab-nvdashboard

해결하는 문제

JupyterLab NVdashboard는 개발자가 JupyterLab 환경 내에서 GPU 하드웨어 메트릭을 직접 모니터링할 수 있도록 하여, IDE와 외부 모니터링 도구 간 전환할 필요 없이 작업할 수 있게 합니다.

작동 방식

JupyterLab 확장 기능으로서 시스템 하드웨어 메트릭을 시각화합니다. GPU 컴퓨팅 활용률, 메모리 사용량, PCIe 대역폭, NVLink 대역폭 데이터를 추적하고 표시합니다. 또한 cuDF 및 cuML을 통해 pandas 및 scikit-learn 코드의 GPU 기반 실행을 코드 변경 없이 활성화하는 "GPU 가속기" 버튼도 포함되어 있습니다.

대상 사용자

JupyterLab를 사용하고 계산에 GPU 가속을 의존하는 데이터 과학자 및 ML 엔지니어.

주요 특징

• 실시간 GPU 모니터링: 컴퓨팅, 메모리, 대역폭 메트릭을 시각화합니다.
• 시계열 분석: 차트 내 특정 시간 범위를 선택하고 검사할 수 있는 브러시 기능을 제공합니다.
• 동기화된 툴팁: 여러 차트 간 타임스탬프를 동기화하여 일관된 데이터 분석을 가능하게 합니다.
• 코드 없이 가속: pandas 및 scikit-learn 실행을 한 번의 클릭으로 GPU 기반으로 활성화합니다.
• 테마 통합: JupyterLab의 라이트 및 다크 테마에 자동으로 적응합니다.