gpuctl:GPU监控和故障通知

时间:2024-04-17 03:42:59
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文件名称:gpuctl:GPU监控和故障通知

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更新时间:2024-04-17 03:42:59

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GPU监控和故障通知 虽然在使用GPU混合低温货币时,尽管GPU具有内置的热控制功能,但是它可能无法安装在某些环境中,并且会导致哈希率降低甚至GPU故障。 该项目提供了一个工具来: 根据检测到的温度改变风扇转速 在GPU的当前温度超过定义的阈值时执行自定义操作脚本 在GPU的当前哈希率低于定义的阈值时执行自定义操作脚本 当前,动作脚本示例基于 ,对于不同的矿工,可能需要在本地进行定制。 环境与安装 英特尔CPU / 16G RAM Ubuntu 18.4 / Python3 环境设定 要配置Nvidia的GPU,需要设置以下环境。 export DISPLAY=:0 export XAUTHORITY=/var/run/lightdm/root/:0 export NO_AT_BRIDGE=1 克隆源 https://github.com/Ed-Yang/gpuctl 设置Py


【文件预览】:
gpuctl-main
----setup.py(714B)
----.gitignore(1KB)
----requirements.txt(14B)
----gpuctl()
--------gpu_amd.py(3KB)
--------__init__.py(657B)
--------utils.py(2KB)
--------gpu_dev.py(6KB)
--------gpu_ctl.py(7KB)
--------main.py(6KB)
--------gpu_mock.py(511B)
--------gpu_nv.py(2KB)
----doc()
--------notes.md(3KB)
----scripts()
--------alarm.sh(48B)
--------restart.sh(567B)
--------reboot.sh(568B)
--------rate.sh(613B)
----README.md(9KB)
----tests()
--------test_dev.py(2KB)
--------ok.sh(32B)
--------test_gpuctl.py(3KB)
--------test_gpu.py(2KB)
--------test_utils.py(1KB)
--------nak.sh(20B)
----.vscode()
--------settings.json(304B)
--------launch.json(3KB)
----.circleci()
--------config.yml(888B)

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