rapidsai/jupyterlab-nvdashboard

解决的问题

JupyterLab NVdashboard 为开发者提供了一种在 JupyterLab 环境中直接监控 GPU 硬件指标的方法，无需在 IDE 和外部监控工具之间切换。

工作原理

它作为 JupyterLab 扩展运行，可视化系统硬件指标。它跟踪并显示 GPU 计算利用率、内存消耗、PCIe 吞吐量和 NVLink 吞吐量数据。它还包含一个「GPU 加速器」按钮，可通过 cuDF 和 cuML 为 pandas 和 scikit-learn 代码启用 GPU 支持，无需修改代码。

适用人群

使用 JupyterLab 并依赖 GPU 加速进行计算的数据科学家和机器学习工程师。

主要亮点

• 实时 GPU 监控：可视化计算、内存和吞吐量指标。
• 时间序列分析：包含刷选功能，可在图表中选择并检查特定时间范围。
• 同步提示框：在多个图表之间同步时间戳，实现连贯的数据分析。
• 零代码加速：一键激活 pandas 和 scikit-learn 的 GPU 支持执行。
• 主题集成：自动适配 JupyterLab 的亮色和暗色主题。